基于改进的聚类和关联规则挖掘的学生成绩分析

针对北京邮电大学通信工程专业学生的学习状况分析和培养方案的改进需求,提出一种基于改进的聚类和关联规则挖掘的成绩分析方法,借助数据挖掘手段对学生在校期间的各课程成绩进行相关性分析.以2009-2011级通信工程专业本科生的课程成绩作为样本数据,应用该挖掘方法得到课程之间的关联规则网络,从而分析课程间的衔接关系、判断课程的重要程度以及评价各课程的教学效果.另外,以2011级学生的高考成绩数据作为样本,挖掘高考成绩与大学成绩间的关联规则,分析学生入学前成绩对入学后表现的影响.应用本文所述方法得到的挖掘结果能够为教学方案的设计和改进提供一定参考信息,对提高学生学习质量具有良好作用.     

机器学习视角下中国去产能产业的识别

随着中国环境压力的增加,政府提出了供给侧改革,去产能是改革的主要内容,但是由于产业特征的实时演变,需要对政策进行完善。文章运用模糊C均值算法和支持向量机算法分析现阶段需要进行去产能的产业,结果发现在现行去产能政策中大部分行业是需要去产能的,但煤炭开采和洗选业以及铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业已不适合继续去产能,同时将化学原料和化学制品制造业加入去产能行列中。     

难忘闽西之旅

正暮春时节,草长莺飞。我和退休老同志到闽西龙岩参观。一夜无梦。今天就要进入本次旅游的正题,去我心向往的土楼游览。最早结识土楼是在电视上还是在报纸上,我已记不清楚。临行前我曾做了一些功课,了解到那些曾被国外误以为导弹发射基地的永定客家土楼是世界文化遗产,国家5A景区,以其独特的建筑艺术和丰富的文化内涵著称于世,被誉为"世界上独一无二的神话般的山村居民建筑"。今天能到实地一探究竟,我心中有几分兴奋,几分期待。     

以“访惠聚”为载体 切实推动党的群众路线教育实践活动

“访惠聚”活动为教育实践活动提供了访民问民、了解民意的载体,帮助群众、服务群众的载体,促进发展、惠及民生的载体,树立形象、争取民心的载体,融洽感情、团结群众的载体,立行立改、转变作风的载体,锻炼干部、夯实基层的载体,打击犯罪、维护稳定的载体,调查研究、把握形势的载体,坚定理想、增强信念的载体。“访惠聚”活动载体的应用,要在思想上高度重视“访惠聚”活动,将其当作推动教育实践活动深入有效进行的有力武器;要在工作安排中高度重视“访惠聚”活动,将其纳入到教育实践活动的总体工作之中,有机地结合起来;要在工作态度上认真对待“访惠聚”活动,使其在“访”、“惠”、“聚”上更有实效,从而增强教育实践活动的影响力和教育效果;要在工作方法上高度重视“访惠聚”活动,依靠各族人民群众开展活动,把方方面面的力量都调动起来,推动教育实践活动深入向前发展;要在方式方法上高度重视“访惠聚”活动,要从当地的实际情况出发,创造性地开展活动,使其所具有的内涵、力量尽可能地爆发出来。     

基于模糊聚类与贴近度的物流供应商的选择

本文以模糊聚类与贴近度的方法,分析企业合作过的供应商,将待选供应商与以往合作过的供应商进行聚类。然后将待求供应商与划分为一类的供应商求贴近度,最后引入加权原则求待选供应商的选择度。     

塑料光纤的特点及应用范围浅谈

塑料光纤（POF）是由高透明聚合物如聚苯乙烯（PS）、聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）、聚碳酸酯（PC）作为芯层材料，PMMA、氟塑料等作为皮层材料的一类光纤（光导纤维）。不同的材料具有不同的光衰减性能和温度应用范围。塑料光纤不但可用于接入网的最后100～1000米，也可以用于各种汽车、飞机、等运载工具上，是优异的短距离数据传输介质。本文将介绍了塑料光纤的特点以及塑料光纤应用范围及前景。     

人工免疫系统的方法在基于本体的语义Web中的聚类应用

人工免疫系统出现的时间并不长,但它具有的良好特性,如健壮性、自治与多层性、自我识别、分配性、增强的学习与记忆、捕获行为和噪音容忍等令人瞩目.语义Web的聚类是知识发现即数据挖掘的重要内容.本文引入了基于ontology的语义Web中人工免疫系统的免疫算法,尝试利用免疫系统的特性,借助aiNet进行分级概念聚类.     

基于多元词组和数据流聚类的热点话题动态发现

本文主要通过改进的TF-IDF算法和多元词组动态构建来选择特征关键词,并利用CluStream数据流聚类方法,实现文本主题的动态发现.实验表明,该方法可以较好地发现海量文本信息中不断变化的主题信息,从而达到推荐关联主题、动态监测舆情等目的.     

银行信用风险小样本评级模型的构建

针对实际能够获取到的样本银行数量少而无法准确划分信用级别的问题,文章构建了一个小样本评级模型:通过逼近理想点赋权模型确定评级指标的权重,建立评级总得分的测算模型;通过非参数核密度估计方法与切片取样方法获得反映小样本分布规律的评级大样本,解决了科学扩充小样本的难题;通过ward聚类对评级大样本进行有序分类,建立了可分为9个信用级别的小样本评级模型.     

一种消除变量间相关性的模型聚类方法

欧氏距离条件下的聚类分析没有考虑指标间的相关性,基于模型的聚类方法存在多重共线性影响参数稳定性等问题,针对上述问题,文章在欧式距离条件下对变量间具有相关性的数据样本进行聚类分析时,先构建变量间相关性结构的回归相关模型,再通过差分分析对变量间的多重共线进行消除,然后做聚类分析.并以1996-2011年9个省份城市教育投入情况进行聚类分析,结果表明,给出的聚类方法是有效的.