宏观经济学课程思政元素的系统挖掘与建设路径研究

教育部印发的《高等学校课程思政建设指导纲要》指出课程思政建设要在全国所有高校、所有学科专业全面推进。课程思政将传统专业课程教学提高到思想政治教育的高度。本文在分析宏观经济学开展课程建设重要性的基础上,重点探讨如何系统挖掘课程教学内容中的思政素材,并针对该课程思政的建设路径进行设计与论证。

基于系统挖掘的大学生健康数据特征提取模型

为更精准分析大学生健康变化趋势,提出一种基于系统挖掘的大学生健康数据特征提取模型。获取学生健康数据存储在模型内,凭借系统挖掘算法分析健康数据中关联特征,得到数据的关联性与数据融合的评测统计量;将数据场理念应用在数据内进行非线性转换,使模型能够更好地降低提取过程中数据误差与对比度;将数据库内的数据划分成为若干种子空间,运行主成分分析法去除无效特征。实验证明,所提模型能够剔除非有效数据,使获得的有效健康特征数值精准度更高。

挖掘机液压系统的优化设计与性能分析

挖掘机液压系统是挖掘机重要的动力传动和控制系统,其优化设计和性能分析对提高挖掘机的工作效率和可靠性具有重要意义。因此,本文旨在研究挖掘机液压系统的优化设计和性能分析方法,以提高工作效率和节能性,同时,本文的研究成果也将为相关领域的学术研究和工程实践提供有益的参考,推动挖掘机液压技术的进一步发展和应用。

基于演化聚类的网络舆情数据挖掘系统设计

为了提升网络舆情数据挖掘的召回率、精度和查准率,设计一个基于演化聚类的网络舆情数据挖掘系统。从综合需求、功能需求两方面进行深入分析,确定挖掘系统的实际要求。构建挖掘系统整体架构,采用垂直化结构分别设计支撑层、数据层、服务层、功能层,应用演化聚类建立舆情信息抓取关键词词库,计算随机演化初始向量,得到实验向量,分析不同维度的目标向量演化值,实现网络舆情抓取功能,确定适值函数实现信息挖掘。实验结果表明,设计系统的召回率能达到95%,精度能达到90%,且查准率接近99%,说明该系统的应用价值较高。

基于云计算的英语教学资源快速挖掘系统设计

为了解决传统英语教学资源挖掘系统存在的挖掘精度与挖掘效率较低的问题,提出并设计一种基于云计算的英语教学资源快速挖掘系统。系统硬件部分包括英语教学资源管理模块与挖掘模块,以实现系统的挖掘功能。系统软件部分利用自适应分割模型分割英语教学资源语义特征,并凭借概率向量图分配法匹配教学资源的自相关特征,最后采用自适应级联检索控制方法完成英语教学资源的高效挖掘。实验结果表明,与传统挖掘系统相比,所设计系统能够有效提高挖掘精度,并降低挖掘耗时。

基于小波变换的挖掘机液压系统故障智能诊断方法

在对挖掘机液压系统故障进行诊断时,受原始故障信号中噪声的干扰作用影响,对于不同类型故障的诊断结果存在不同程度的失真情况。文章基于小波变换,针对挖掘机液压系统故障智能诊断方法展开研究。考虑到挖掘机液压系统输出的故障信号是多个频率信号叠加耦合的综合结果,对非平稳的振动信号进行自适应小波降噪处理。在确定小波系数时,引入门限设定方法,利用门限函数映射的方式估计重构信号,进而达到减小噪声的目的。结合降噪后故障信号的特征,实现对具体故障类型的有效诊断。在测试结果中,设计方法对于不同故障类型均实现了精准诊断,与实际情况完全一致。

基于电商平台的大数据挖掘系统的设计研究

近年来,电子商务兴起并得到迅速发展,电商平台积累了海量用户数据与其他数据信息,这些数据的背后隐藏巨大的商业价值,为了挖掘海量电商平台数据背后的潜在价值,本文介绍Hadoop框架与基于云计算的数据存储模型,阐述电商平台海量数据挖掘流程,并对电商平台大数据挖掘系统进行设计,以期为电商平台发展提供数据支撑。

基于电商平台的大数据挖掘系统的设计与研究

网络技术的更新与进步,为电子商务行业的可持续性发展提供了基础条件,尤其是在网络购物已经成为当下主流购物方式的背景下,电商平台交易量表现出急速增长的整体趋势,而过程中将会积累较多的用户评论数据,从中反映出较多的产品缺陷信息与用户对产品功能改进的切实需求。本文简述了基于云计算的大数据存储技术的主要内容,对电商平台大数据挖掘流程进行深入分析,阐述电商平台的大数据挖掘系统的设计算法(聚类算法),希望能够为同行业工作者提供一些帮助。

计算机海量网络数据资源数据挖掘系统设计

常规的计算机海量网络数据挖掘系统主要使用EJB(enterprise java beans)封装逻辑处理客户端请求,易受复杂的客户端请求影响,导致部分功能模块异常,因此需要设计一种全新的计算机海量网络数据挖掘系统。硬件设计了数字信号处理器(digital signal processing,DSP)及可编辑门阵列(field programmable gate array,FPGA)数据存储器,软件利用大数据构建了网络数据挖掘架构,设计了网络数据资源挖掘主要模块,从而实现了网络数据挖掘。系统测试结果证明:所设计挖掘系统可以完成登录,并且支持在线文档的整合以及数据资源类别选择,各项功能均能够成功使用。因此,说明所设计系统性能良好,具有可靠性,有一定的应用价值。

基于Hadoop的电商离线数据挖掘系统设计

随着数据爆炸式增长,大数据技术得到广泛应用。Hadoop平台大数据处理技术得到长足发展,Hadoop为不同场景功能需求提供丰富的工具,电商行业积累的数据不断增多,如何处理好存储订单与仓库数据成为电商行业的重要问题。文章介绍了Hadoop平台与数据挖掘相关技术,提出电商离线数据挖掘处理系统方案。设计数据处理平台系统架构,完成电商公司订单数据的数据仓库(Extract Transform Load,ETL)和入库。

基于机器学习算法的物联网大数据信息筛选与提取系统设计

随着大数据的快速增长,传统的数据处理和信息挖掘系统已经无法满足用户需求,亟须设计一种高效的挖掘系统以实现这一目的。文章通过对物联网大数据与机器学习(ML)技术特点探究,提出了一种基于机器学习算法的物联网大数据信息筛选与提取系统,对系统硬件植入了数据预测模块,增加了数据预测元素,确保了大数据提取的精准性。经对比分析,该研究构建的挖掘系统稳定性强,挖掘效率较传统系统提升了5.5%。

基于Multi Agent技术的信息挖掘系统研究

信息挖掘技术是当代计算机研究领域的热门话题。本文将介绍当代社会信息挖掘的背景，分析ＷＥＢ挖掘的内涵，并将把智能Ａｇｅｎｔ和ＭｕｌｔｉＡｇｅｎｔ系统（ＭＡＳ）引入信息挖掘领域，最后，结合实用软件ＷｅｂＬｉｇｈｔ述信息挖掘的智能过程作为全文总结．

智能化数据挖掘系统的设计与实现

介绍了一个以病虫害防治为具体对象的智能化数据挖掘系统的设计和实现。本系 统引入分布式对象技术、多层架构、Web方式表达构件 + B/S ＋ Java ＋ Internet 架构来设计系统。对数据挖掘的实现进行了有益的尝试。

数据挖掘系统研究

结合当前数据挖掘系统发展状况,分别介绍了集中式和分布式的数据挖掘系统,并着重对集中式数据挖掘系统中的各个组成部分及其具体实现技术做了详细的介绍,同时对集中式和分布式的数据挖掘系统目前的发展状况分别做了总结.提出了数据挖掘系统的研究方向和发展趋势:增强可视化和交互性,提高可扩展性,与特定行业应用相结合,遵循统一标准和支持移动环境中数据的挖掘.对数据挖掘系统的发展做了简要的总结和展望.

竞技排球数据挖掘系统的功能与运用

结合竞技排球数据挖掘系统的运用实例,分析竞技排球数据挖掘系统的研究现状、系统设计原则及系统的功能结构。认为:竞技排球数据挖掘系统具有功能复合、数据共享、模块简洁、操作方便等特点;运用该系统可揭示排球比赛中二传分配球特点、卡轮原因及分差和局胜负率关系等,反映排球比赛的内在规律信息。

基于Web的文本挖掘系统的研究与实现

With the development of network technology, the spread of information on Internet becomes more andmore quick. There are many types of complicated data in the information ocean. How to acquire useful knowledgequickly from the information ocean is the very difficult. The Text Mining based on Web is the new research fieldwhich can solve the problem effectively. In this paper, we present a structure model of Text Mining and research thecore arithmetic - Classification arithmetic. We have developed the Text Mining system based on Web and appliedit in the modern long-distance education. This system can automatically classify the text information of education fieldwhich is collected from education site on Internet and help people to browser the important information quickly andacquire knowledge.

一个面向大规模数据库的数据挖掘系统

数据挖掘融合了数据库技术、人工智能和统计学,是目前的研究热点.为了能够集成当前数据挖掘的主要技术并使它们协同工作,在进行数据挖掘基本算法研究的基础上研制开发了一个数据挖掘系统——Golden-Eye.系统实现了在数据挖掘研究中的一些最新成果,集成了泛化、数据清洗这两个数据准备操作以及关联规则发现、例外规则发现、时序模式发现、分类器构造、聚类分析等基本数据挖掘操作,并实现了对挖掘操作的基本管理和结果的图形化显示.整个框架设计充分体现了系统的完整性、协调性和高效性:自底向上将存储控制模块、数据预处理模块、挖掘操作模块、挖掘库管理模块有机地结合在一起,在底层实现了对包括中间结果在内的数据的统一管理,在上层为用户提供了可视化的界面.实验结果表明,该系统能够在大规模数据库上成功地完成用户所指定的数据挖掘操作.

中医古籍芳香类方药外治数据挖掘系统构建及应用

基于南京中医药大学中医药古籍全文数据库,采集、整理历代典籍中芳香类方药对疾病防治的信息,并通过"理-法-方-药"之间的多维角度分析总结用药特点及处方规律,梳理影响疾病的相关因素及相关方药的作用机制,建立独具特色的芳香医药学科体系,不但能促进芳香类方药外治的理论与实践的发展,而且为中医外科学、方剂学提供可靠的文献学依据。

大数据环境下文本信息挖掘系统设计

传统文本信息挖掘技术系统能够对文本信息进行系统的信息挖掘,但是在大数据环境下容易产生系统的数据识别乱码以及数据干扰。针对上述问题,提出一种大数据环境下文本信息挖掘系统设计方案,在系统的硬件设备上增加数据简化器,通过数据简化器能够对数据进行一定的过滤筛选,保证数据进入识别阶段的准确率,同时促进了数据挖掘过程的效率,对文本信息挖掘的过程使用质数矩阵模型,通过建立的质数矩阵模型能够有效地对文本信息进行深层次的挖掘。同时优化了Aprioirt计算方法,保证了对文本信息的优先识别度,避免了传统方法中出现的数据混乱以及数据干扰问题。为了验证设计的大数据环境下文本信息挖掘系统的有效性,设计了对比仿真实验,通过实验数据的分析,有效地证明了设计的大数据环境下文本信息挖掘系统的有效性,避免了传统方法中出现的数据混乱以及数据干扰问题。

基于移动Agent及RDF的网络数据挖掘系统体系结构

1 引言随着数据挖掘的研究与应用日益广泛和深入,基于Web的网络数据挖掘正受到人们的巨大关注.