基于遗忘数据规律的英语B级记单词软件设计与应用

对遗忘数据规律在英语学习软件中的应用、英语B级词汇的特点及其对软件的需求进行了研究,剖析了现有商业英语单词记忆软件的部分功能特点,分析了用户群体的软件使用偏好,研发了具有单词学习、单词测试、单词竞赛、个性化设置、可视化分析以及后台管理等功能的“印象英语”记单词小程序。经过两届学生的实践验证,运用该小程序进行英语单词记忆学习有良好的效果,对学生备考B级考试有明显的帮助。

数据规律分析法在流量系数曲线公式拟合中的应用

影响流量(效率)系数曲线的因素很多,给曲线配置公式,函数形式选择困难,待定系数计算复杂。通过对相关数据的统计分析,论证了数据规律与多项式函数对应关系的正确性,论证了数据规律与复合函数对应关系的正确性,论证了变量替换规则的正确性。运用这些关系和替换规则,引申出更多的函数形式,满足了一般曲线的公式配置要求。公式系数的求解,推导出降阶法,不但可以求解多项式类型函数的系数,还可以求解复合类型函数的系数;该方法统计计算简单,很容易用Excel表格实现。用数据规律分析的方法给相关曲线配置公式,非常有效。

应用粗糙集理论研究介损在线监测数据规律

介损在线监测数据波动很大并与外界因素有关。如能从数据中挖掘出这些因素对介质特性综合作用的规律性 ,将为诊断提供有力依据 ,因此提出了一种基于粗糙集理论的介损在线监测数据规律性挖掘方法 ,将连续监测量离散化形成信息表 ,通过设置支持度与信任度对信息表进行预处理来保证监测记录的普遍性 ,再约简信息表得出绝缘特性变化的一般规律。最后 。

利用数据规律分析法巧解数学问题

数据规律分析法不但应用于曲线的优化拟合,还可以方便地解决一些数学问题.文中从线性方程组求解、复合函数公式系数计算、数字排列规律分析、多种数列求和公式推导等方面给出简单的实例,读者可以举一反三,利用该方法解决更多数学问题.

数据规律分析法在曲线优化拟合中的应用

本文介绍了数据规律分析法所包含的公式体系和系数计算方法;在曲线拟合中,实际算例结果表明该方法优于常规方法,同时验证了降价法与回归分析法具有同等的计算精确度;作为一种数学方法,可为高等教材"数值分析"增添新的内容。

大学英语等级考试成绩的数据规律——以北京理工大学珠海学院为例

大学英语等级考试已经成为我国大学生最重要的考试之一,无论学校、家长还是社会、用人单位都对大学英语等级考试的成绩有很高的关注程度。因此,统计分析学生大学英语考试成绩的整体规律有很高的研究价值。文章选取北京理工大学珠海学院的四、六级考试成绩作为原始数据,探索大学生英语等级考试成绩的数据规律。

大学生转专业的数据规律——以北京理工大学珠海学院为例

学生通过高考,在入学填报志愿的时候已经对学习专业进行过选择,但学生入学以后转专业仍是一种十分常见的现象。学生入学转专业会对前一阶段所学知识造成浪费,也给学校的教学管理带来负担,因此,探索学生转专业的数据规律,并通过数据规律探索背后的规律具有重要的研究价值。

大学生结业的数据规律及解决方案——以北京理工大学珠海学院为例

近年来,大学生结业率始终居高不下,本文通过对北京理工大学珠海学院的学生整体毕业、结业数据进行分类统计,对不同专业、年级、性别、省份的数据进行对比,分析造成结业率差别的原因,探讨影响学生结业的关键因素,对降低结业率提出相应的解决方案。

基于S-粗集的粗数据规律识别

利用S-粗集,给出粗数据的概念,粗数据具有动态特性;给出粗数据规律生成;提出粗数据规律生成定理,粗数据规律还原定理;给出粗数据规律识别准则与可分辨定理;给出粗数据规律的应用。

不锈钢在厦门海域的腐蚀行为及数据规律性研究

研究了5种不锈钢在厦门海域暴露8a(年)的腐蚀试验结果,讨论了它们在该海域的3个暴露条件(全浸、潮差和飞溅)下的腐蚀行为,并对这5种不锈钢在厦门海域暴露1、2、4、8a的腐蚀数据进行了规律性研究,提出了该领域的研究方向。

曲线优化拟合中的数据规律分析法运用

数据规律分析法能解决多种数学问题,应用在曲线拟合中,按照曲线节点的数据规律对曲线公式进行配置。文章简要说明了数据规律分析法含有的公式体系以及系数计算方法,通过实例验证了数据规律分析法对曲线优化拟合的重要性。

大数据结构-逻辑特征与大数据规律

P-集合、逆P-集合是把动态特征引入到有限普通元素集合X内,改进有限普通元素集合X得到的两个模型,利用P-集合、逆P-集合与它们的动态特征、逻辑特征分别给出具有属性合取扩展-收缩特征的∧型大数据结构与生成、具有属性析取扩展-收缩特征的∨型大数据结构与生成、∧型大数据与∨型大数据混合的∧-∨型大数据结构与生成;给出大数据融合与生成、大数据融合智能挖掘定理;给出大数据的颗粒特征与颗粒过滤定理;给出大数据遗传与生成、大数据遗传智能分离与分离定理;给出在P-增广矩阵推理条件下大数据隐藏-伪装与智能生成、大数据隐藏-伪装定理;给出大数据规律生成模型与方法以及大数据规律状态;利用大数据规律状态,给出投资-利润大数据的风险估计。

一种自适应数据变化规律的数据采集算法

传统的等时间间隔的数据采集算法,在占用网络带宽和拟和精确度上存在着缺陷。鉴于此,该文提出了一种新的自适应数据变化规律数据采集算法,在该算法中,根据对当前一段时间所采集的数据变化情况的评估,设置了一种判断数据变化平滑度的策略,根据网络性能参数在当前时刻的变化趋势,自我调整采集数据的时间间隔,当判断数据变化比较平缓时,增加数据采集时间间隔;当判断数据变化比较剧烈时,减小数据采集时间间隔。最后,通过理论和实验分析验证了该数据采集算法在较小占用网络带宽的情况下,能得到更精确的数据拟和曲线。

农田水腐蚀数据及其变化规律研究

用现场挂片和数理统计方法,研究了10、Q235B、45钢在华南、盐城和盘锦三地区农田水中的腐蚀形貌、数据及其变化规律。结果表明,碳钢在农田水中的腐蚀为均匀腐蚀,其腐蚀速度数据服从正态分布,三种材料在盐城地区的腐蚀速度最大,华南地区次之,盘锦地区较小。

与时间有关的电站辅机可靠性数据分布规律的确定

介绍了与时间有关的电站辅机可靠性数据分布函数的类型和相应的数值假设检验方法。利用某电网大容量火电机组四种主要辅机（给水泵、高压加热器、引风机、送风机）的１９９１年至１９９５年月度事件数据，给出了与时间有关的可靠性数据分布函数的规律。

基于数据挖掘探析芍药–甘草药对临症运用规律

目的:通过收集并分析《中医方剂大辞典》中芍药–甘草药对来源分布和临症运用。方法:应用Microsoft Excel 2019构建临症方药数据库,收集方剂的年载统编、剂量分布、药对配比、性味归经、配伍中药和中医病证,并对以上进行描述性统计。基于Apriori算法,使用SPSS Modeler 18.0和Cytoscape 3.9.1对含芍药–甘草药对的方剂临症运用规律进行网络可视化展示分析。结果:收集方剂共643首,涵盖235种中药和223种病证;芍药–甘草药对常用比例1:1、2:1、3:2和3:1,分别主治优势病种为各类痛症、外科病症、痉挛性病症和胃肠道病症;临症中与芍药–甘草相伍的四个核心药组分别是当归–肉桂、人参–升麻、当归–桂枝、茯苓–白术。结论:与芍药–甘草配伍的高频中药为当归、人参、肉桂、升麻、茯苓等,该研究揭示了芍药–甘草药对的临症运用规律,有利于深度剖析经方的临症特点,并发挥其治疗优势。

一种大数据挖掘技术——Apriori算法分析

随着互联网的广泛应用与云计算技术得到飞速发展,如何从大数据中寻求数据规律,并以此做出科学的预测与决策,成为目前数据挖掘技术的主要研究方向之一。Apriori算法就是一种基于海量数据并挖掘关联规则频繁项集的典型算法,其在大数据挖掘分析中具有较大研究与应用价值。

基于随机P-集合的规律生成及其在非稳态系统中的应用

在P-集合概念的基础上,根据元素迁移的随机性,提出随机P-集合的概念,给出了随机P-集合的数据规律生成和P-数据规律萎缩-扩张定理,P-数据规律还原定理及P-数据规律分辨定理,给出了随机P-集合在非稳态系统中的应用.

从CPI的编制方法及规律看全年的走势

本文从中国价格指标体系、CPI分项权重构成、历史经验数据规律以及市场常用测算方法等方面,对CPI指标进行了阐释。在此基础上,综合地区样板数据、权重构成数据、影响物价因素高频数据以及经验数据规律,对现有CPI预测体系予以完善。最后,据此预测了2013年CPI走势:预计CPI全年涨幅将在2.5%-3.0%,但上行风险加大。

清江西苑深基坑监测方案设计及数据分析

深基坑监测是工程基坑开挖安全的保证,通过总结监测数据反映出基坑在土方开挖过程中变化情况的规律,优化了土方开挖方案。该方案既降低了施工风险,又节约了施工成本。