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151.
介绍了数据挖掘技术在高校信息化管理中应用的必要性和过程,对就业指导、教务管理和图书馆管理等几个方面探讨了主要技术的应用。 相似文献
152.
针对模糊C均值聚类算法易于陷入局部极值的问题,设计了一种基于混沌振荡粒子群优化的模糊C均值聚类方法。该方法在标准PSO算法中设计了一个振荡环节并引入混沌理论以增加算法的多样性和收敛性,接着把优化后的PSO算法和模糊C均值聚类算法相结合。文本聚类的仿真实验表明,相对于PSO-FCM算法和FCM算法,CCPSO-FCM算法具有良好的全局搜索能力和收敛速度,聚类效果良好。 相似文献
153.
数据结构课程在教学中存在理论性强,算法难理解的特点,文中提出将CDIO工程教育理念融入到数据结构的理论和实验教学中,以项目为载体,问题为驱动,提高学生的学习兴趣并锻炼学生的综合动手能力与创新能力,并为后续课程的学习奠定基础。 相似文献
154.
基于数据挖掘的学生投入模型与学习分析 总被引:1,自引:0,他引:1
学生投入是高等教育质量和学习成果的重要影响因素,对于高等教育评估与改革具有积极作用,受到了国内外研究者的广泛关注。文章以构建学生投入模型为基础,采用典型相关分析和数据挖掘方法相结合,识别学生投入的相关因素,并对学生学习行为进行分类研究。分析发现学生投入与学生家庭背景、学生入学前特征、学校特征及课程作业之间存在着显著相关关系,不同的学生投入及其学习行为表现有助于加深学校对学生学习行为的了解,更好地研究学习规律的新趋势,为审视高校以生为本、以学为中心的人才培养措施和多元性发展,提供了重要的参考与支持。 相似文献
155.
在动态数据流挖掘过程中,对数据流进行聚类,把未知的数据流划分或者生成到一个簇中。发现隐含的知识、价值和模式,是一种非常有效的数据流挖掘技术。分析和研究了数据流挖掘的聚类算法,并对数据流聚类技术发展进行了展望,提出了数据流挖掘的研究方向。 相似文献
156.
以宿州煤矿区为例,通过现场采样和室内试验测定,探讨了土壤-豆类作物系统中重金属元素Cu、Pb、Zn、Cr、Cd和Mn的含量特征及富集状况,并利用潜在生态风险指数和健康风险模型对土壤及农作物的安全风险水平进行了评估,结果表明:矿区农田土壤中Cd严重超标,导致土壤潜在生态风险达到强等级程度;豆类作物对土壤中各重金属元素的富集系数依次为ZnCuCdMnPbCr,大豆与绿豆相比,更易于吸收Cu、Pb、Cd和Mn,而对Zn和Cr的富集能力稍弱;两种日均摄食量情境下,豆类作物的重金属致癌危害风险以Cr最高,风险值超出ICRP和USEPA的最大可接受风险水平,而非致癌危害风险以Cu最高,风险值高于HCEPD的可忽略风险水平。 相似文献
157.
158.
159.
Kevin B. Read Alisa Surkis Catherine Larson Aileen McCrillis Alice Graff Joey Nicholson Juanchan Xu 《Journal of the Medical Library Association》2015,103(3):131-135
Objective
The research obtained information to plan data-related products and services.Methods
Biomedical researchers in an academic medical center were selected using purposive sampling and interviewed using open-ended questions based on a literature review. Interviews were conducted until saturation was achieved.Results
Interview responses informed library planners about researchers’ key data issues.Conclusions
This approach proved valuable for planning data management products and services and raising library visibility among clients in the research data realm. 相似文献160.
Big and open linked data analytics ecosystem: Theoretical background and essential elements 总被引:1,自引:0,他引:1
Big and open linked data are often mentioned together because storing, processing, and publishing large amounts of these data play an increasingly important role in today's society. However, although this topic is described from the political, economic, and social points of view, a technical dimension, which is represented by big data analytics, is insufficient. The aim of this review article was to provide a theoretical background of big and open linked data analytics ecosystem and its essential elements. First, the key terms were introduced including related dimensions. Then, the key lifecycle phases were defined and involved stakeholders were identified. Finally, a conceptual framework was proposed. In contrast to previous research, the new ecosystem is formed by interactions of stakeholders in the following dimensions and their sub-dimensions: transparency, engagement, legal, technical, social, and economic. These relationships are characterized by the most important requisites and public policy choices affecting the data analytics ecosystem together with the key phases and activities of the data analytics lifecycle. The findings should contribute to relevant initiatives, strategies, and policies and their effective implementation. 相似文献