基于关联挖掘的课程相关性模式研究

基于关联规则挖掘理论,采用经典Apriori算法,通过对某高校历届学生专业修读课程及考试成绩数据与规律、规则等的学习,发现了数据中隐藏的课程相关规则或模式.针对所产生的大量模式和规则进行兴趣度分析,提取出符合高校教学管理与改革需要的、更有效的课程相关规则,对指导当今高校学分制体系下学生选课、排课及学生个性化学业修读计划制订与实施等具有积极意义.

中职酒店服务与管理教学模式改革与社会就业相关性研究——以珠海市第一中等职业学校MORS《前厅服务》课程为例

旅游与酒店业的未来发展趋势和潜在旅游需求是影响酒店服务与管理专业教学模式改革和课程设置的根本动因。本文选取国家中等职业教育改革发展示范校——珠海市第一中等职业学校,以MORS《前厅服务》课程为例,对酒店服务与管理专业的教学模式改革与社会就业进行相关性研究,调查问项的重要性和满意度测评和配对样本t检验表明15对问项的重要性和满意度之间存在差异。采用IPA分析法划分出教学模式改革的四种类型:积极推进型、控制优化型、适度发展型和重点提升型,并有针对性地提出了改进措施。

基于模式和时空相关性的运动估计快速算法

H-264标准中的多尺寸块运动估计，在显著提高编码性能的同时，大大增加了其计算量，使得H-264实时编码器的实现面临巨大挑战．本文充分利用视频图像的时空相关性和多尺寸块间的运动相似性，根据运动向量的中心偏置特性，提出了一种运动估计快速算法．该算法通过有效地预测搜索起点，自适应选择搜索模式以及采用二级终止搜索策略等方式，在编码性能相当的情况下，运动估计的速度比全搜索算法提高了95～247倍，比H.264推荐的快速算法提高了4．1～6．3倍．

考虑失效模式相关性的机械系统可靠性分析

考虑失效模式相关性对机械系统可靠性的影响,提出了一种基于FORM(first order reliability methods)近似的系统可靠性分析方法及其实施流程.采用FORM计算系统各失效模式的可靠度和灵敏度,在此基础上,获得用于衡量失效模式相关性的相关系数矩阵.将系统可靠性模型求解转化为多维正态积分计算,进而采用高效的近似方法获得系统可靠度.给出失效模式灵敏度和随机变量灵敏度的定义及其相应的计算方法.算例结果表明:该方法能够获得较为准确的系统可靠度,且具有较高的计算效率,能够有效识别关键失效模式和随机影响因素.

构建相关性思维模式在医学微生物学教学中的应用

相关性思维是思维活动的重要方式之一,是科学的思维,而比较思维方法是其中的一种具体形成过程。在研究诺贝尔医学奖获得者的思维方式之后,将比较思维方法运用于医学微生物学的教学中以构建相关性思维模式,有利于提高教学质量,改善教学效果。

基于模式相关性的H.264帧内预测快速模式选择算法

视频压缩编码标准(H.264)中帧内4×4预测有9种预测模式,均使用全搜索算法并引入率失真优化技术,为每个4×4块选择最佳预测模式。虽然这种算法获得了最佳的编码质量,但是由于它的运算量大,从而限制了实际应用。在分析H.264帧内4×4预测的原理和全搜索算法步骤的基础上,针对全搜索算法计算量大的缺点,根据每个4×4块的位置和不同预测模式在方向上的相关性,提出了一种快速模式选择算法。仿真实验的结果证明,该选择算法最大可将编码时间降低34.5%,而峰值信噪比(PSNR)仅仅降低0.035 dB。

高超声速气动热数值模拟的网格模式相关性研究

采用双椭球体的经典模型为研究对象,在8. 04Ma和10. 02Ma的工况下进行了气动热数值模拟,计算采用结构网格和非结构网格模式,分别获得了相应工况下双椭球体中心子午线上的热流密度,得到了网格模式相关性规律。计算结果表明:两种网格均与试验值热流分布趋势较为一致;非结构网格的Y+优于结构网格时,在表面大范围区域内可以获得比结构网格更优的计算结果;非结构网格在驻点处热流计算误差超过100%。该计算对高超声速飞行器的热流计算起到了重要的参考作用。

考虑故障模式相关性的模糊TOPSIS风险评价方法

故障模式、影响及危害性分析(FMECA)中基于风险优先数(RPN)的危害性分析方法,通常用来识别风险因素,确定关键故障模式和薄弱环节,提供决策依据。传统RPN中评价信息都是确定性信息,并且没有考虑故障模式的相关性。而在工作实际中,评价人员由于自身的属性和对评价对象的认识水平的限制,有时只能给出不确定评价信息,同时故障模式之间往往存在相关性,这都会影响最终危害性的分析结果。针对存在的问题,利用可靠性屋(HoR)来考虑故障模式相关性,针对三角模糊评价信息采用逼近理想解排序技术(TOPSIS)开展模糊RPN评价方法研究。最后结合实际案例,对不同情况下获得的RPN值进行比较。仿真结果表明,考虑故障模式相关性的模糊RPN评价方法,可以提高RPN值的可信度,为风险决策提供更可靠的依据。

基于节点连接模式相关性的链接预测方法

作为复杂网络分析中的一个研究热点,链接预测在许多领域中都有重要的应用价值,得到了广泛的关注。使用网络中的已知结构信息来计算未连接的节点对之间的相似性,进而评估其存在链接的可能性是目前最常用的方法。不同网络具有不同的结构特征,节点之间的特征对链接的形成具有重要影响。为了提高链接预测的性能,文中定义了节点的连接模式,并基于节点连接模式的相关性(Correlation of Nodes’Connecting Patterns,CNCP)设计了一个新的链接预测模型。该模型将CNCP与基本相似性指标相结合,通过综合节点的相似性与节点连接模式的相关性进行链接预测。文中将CNCP与CN(Common Neighbors),RA(Resource Allocation),AA(Adamic-Adar)及PA(Preferential Attachment)4个相似性指标相结合,提出了CNCP-CN,CNCP-RA,CNCP-AA和CNCP-PA 4个新的链接预测指标。在6个真实数据集上的实验结果表明,所提方法在AUC和Precision 2个评价标准上的性能优于对比方法。

资本维持和物价变动会计模式相关性研究

随着经济的高速增长,我国物价水平处于一种显著波动状态之中。经常的剧烈的物价波动,使我们意识到它对传统财务会计的恶劣影响,需要作出能动反应,采取相应对策,建立物价变动会计已成为维持会计“生命”的唯一选择。在此,我们先对资本维持理论进行探究,因为物价变动会计中的核心问题——会计模式的建立和选择,是以资本维持理论为前提的。

自适应阈值AVS帧间模式快速选择算法

为降低AVS视频编码标准中帧间模式选择算法的复杂度,提出自适应阈值帧间模式快速选择算法。利用相邻宏块模式之间的相关性和预测模式统计分布规律预测当前宏块最可能预测模式,根据相邻宏块率失真代价的相关性自适应地调整判决阈值,如果帧间最可能预测模式率失真代价满足阈值判决准则,则最可能预测模式为最佳模式,提前退出模式搜索。实验结果表明,该算法在基本保持AVS原有编码性能的前提下编码速度得到较大提高。

H.264 SVC快速模式选择算法

为了减小可伸缩视频编码(SVC)的编码复杂度,提出了一种H.264 SVC快速模式选择算法.通过分析SVC各编码模式的使用频率和条件概率情况,对出现概率高的模式进行优先搜索,当满足局部最优和率失真代价单调性条件时,提早结束模式搜索.同时,利用层间模式相关性,除去不适用的模式.缩小候选模式搜索范围.实验结果表明,与模式全搜索方法相比,本文算法在图像质量和码率损失极小的前提下,编码速度显著提高.

H.264/AVC快速帧间模式选择算法研究

H.264/AVC标准采用可变块运动估计和率失真优化技术进行帧间模式选择,提高了编码效率,但极大地增加了计算复杂度。为了解决这一问题,提出一种快速帧间模式选择算法,它利用了SKIP模式在视频序列中的使用率信息和时空域相邻宏块与当前宏块编码模式之间的高度相关性。该算法缩小了模式选择的范围,并采用阈值来提高预测准确度。仿真结果表明,该算法在保持图像质量和比特率的前提下可以大幅度减少计算复杂度。

基于模式相关性的多视点视频编码宏块模式快速选择算法

针对多视点视频编码计算量大的问题,提出了一种多视点视频编码快速宏块模式选择算法。详细分析了多视点视频编码校验模型的宏块模式选择结果的分布特性以及率失真特性,提出了宏块模式相关性和模式聚集度的概念。对测试序列的宏块模式相关性分析表明当前宏块的最优模式和大多数相邻宏块的最优模式相同。从相邻宏块区域聚集度的角度分析了当前宏块模式预测准确度。在算法实现中采用相邻宏块的率失真代价均值形成的阈值条件决定是否进行全搜索。实验结果表明该算法在保持编码率失真性能的基础上,能提高多视点视频编码的速度2.43～4.08倍。

含概率与区间混合不确定性的系统可靠性分析方法

系统可靠性问题中通常存在大量的不确定参数,传统方法一般是基于概率模型对系统进行可靠性分析,但是实际工程中由于数据缺乏或试验条件的限制往往难以得到参数的精确概率分布.本文将结构体系一部分样本信息充足的不确定变量用随机变量进行描述,而另一部分样本缺乏的用区间表示,并提出了一种新的含概率与区间混合不确定性的系统可靠性分析方法.首先,基于一个高效求解方法获得单失效模式下结构的最小可靠度指标;再针对多失效模式下含概率与区间混合不确定性问题建立了系统可靠性分析模型;考虑各失效模式之间的相关性,通过线性相关度计算方法求得相关系数矩阵;最后提出了串联体系和并联体系可靠度求解方法.3个数值算例表明,该方法可以实现含概率与区间混合的多个非线性失效模式下系统可靠度的计算.通过对比传统的概率可靠性分析方法,本文方法只需要少量的不确定信息便可确保系统更加安全,更适合复杂结构系统可靠性的分析和设计.

一种H.264/AVC帧内编码的改进算法

在利用宏块分割进行边界方向检测判断图像纹理方向的帧内预测算法的基础上提出了一种改进算法。首先根据宏块平坦程度对宏块预测方式预判——4×4块或16×16块,然后在4×4块预测方式中结合相邻方向模式的相关性进一步减少预测模式数,在16×16块预测方式中直接采用边界方向检测的方法选取预测模式,最后对8×8块运用类似16×16块的方法进行预测。实验结果表明,该算法与原文算法相比,编码时间减少了18%左右,峰值信噪比(PSNR)和输出码率基本保持不变。

产品评论特征及观点抽取研究

随着电子商务的飞速发展，电子商务网站上各种产品的评论数量也在飞速地增长。如何从Web中大量存在的产品评论中挖掘出对消费者和生产厂商都有价值的信息，已经成为一个非常重要的研究领域。产品特征及观点的抽取是产品评论挖掘中的基本工作，其质量的好坏直接决定着后续工作的效果。双向传播算法能有效地抽取产品评论中的特征及观点，但对中文产品评论仍存在一些不足。本文对双向传播算法做了进一步的改进，提高了在中文产品评论中特征及观点抽取的准确率和召回率。首先，增加了两种产品特征和观点的间接句法依存关系模式，并引入了动词产品特征以增加召回率；其次，将产品特征和观点之间的句法依存关系模式作为HUB节点，利用HITS算法对候选产品特征和观点排序，从而提高准确率；最后，提出了模式相关性对最终抽取的产品特征进行优化，进一步提高了产品特征抽取的准确率。实验结果表明，本文的算法在不同产品评论的特征及观点抽取中都取得了较好的效果。

连续汉语普通话中基于SVM的说话人情感互相关性算法

提出了一种新的基于情感特征提取和借助支持向量机(SVM)分类器(classifier)的情感互相关性算法,并应用于语音情感识别.SVM分类器是利用情感语音信号中互相关性的特征提取进行分类的.利用这种方法对4种情感(愤怒、高兴、悲伤和中立)语音信号进行情感分类.借助SVM分类器的情感互相关性算法,可以大幅提高情感识别率,并且在识别愤怒情感时准确率甚至可以达到95.04%.

QP980钢相变及力学行为研究

进行了QP980钢在不同变形模式下的力学性能和相含量测试。结果表明:QP980钢的应变诱发马氏体相变行为强烈地依赖变形模式。不同变形模式下相变行为的不同造成了微观组织成分的差异,最终导致了硬化行为的不同。板材变形过程与其微观组织转变相关,而奥氏体转变过程又依赖于变形过程的加载方式,材料力学行为具有宏微观耦合的特点。用传统的Mises屈服方程及等向强化模型不能很好地描述QP980钢的屈服行为,产生这种现象的本质原因是不同变形模式下马氏体相变的速度不同。与Mises和Hill’s 1948屈服轨迹相比,使用Verma屈服轨迹能更好地描述QP980钢在线性加载条件下的屈服轨迹演化规律。

Distant Bottom Reverberation in Shallow Water

The method of coupled mode is introduced for investigation of bi-static distant bottom reverberation of impulsive source in shallow water, which will not contradict with principle of reciprocity in all cases. And the method of multi-pole for directional source is also introduced. It shows that in case of layered medium, intensity of bi-static bottom reverberation will decease according to the cubic power of receiving time t, and the transverse spatial correlation of bottom reverberation is a little greater than longitudinal correlation for equal separation of receivers, and both vary in form with the receiving time.