基于知识点推荐的初中物理学习系统的研究
这是一篇关于数据挖掘,在线学习,初中物理,知识图,关联规则挖掘的论文, 主要内容为近几年来,互联网技术蓬勃发展,人工智能和数据挖掘技术正在越来越多的领域掀起科技革命,人类社会的诸多方面也因此受益。随着教育信息化的深入与推进,以网络为载体的各类在线教育应用层出不穷,知识推荐类教学网站便是其中的热门之一。但目前为止,大多知识推荐类教学网站仍以简单的线性内容呈现为主,且多数此类系统尚未尝试将当下初具规模的数据挖掘技术应用于实际教学中,因此,在进入新世纪的多年以来,学生的网上学习效果并没有得到显著的改善和提升。受少数知识图谱教育应用的启发,结合数据挖掘技术在信息处理方面的卓越表现,本研究将学科教材知识内容和当下的数据挖掘技术相结合,创新出一种学科主题知识图的构建方法。在将采用此方法构建的主题知识图应用于当前的初中物理在线教学时,获得了良好的教学效果。具体来说,本研究首先运用命名实体识别技术对初中物理教材中的文字内容进行物理专有概念提取;然后使用关联规则挖掘技术将提取好的专有概念进行关联关系识别,以判断关联概念间的先后决条件关系;最后,以知识点概念作为节点和概念先后决关系作为有向边缘来构建相应知识内容的知识关系图,借以精简知识的组织结构,形成高质量的主题知识资源。在本文中,实际选取了人民教育出版社出版的八年级物理上册和下册教材中的共四章内容作为案例,采用上述方式构建了主题知识图。最后,本研究利用Java技术开发了专门的初中物理学习网站,进行了较为严谨的实践效果验证,具体做法是采用教育实验的方法,将该学习网站投入到现实的初中物理课堂教学中使用,通过对学生课上表现和章节学习成绩的分析与比较来审视本学习系统的实际效果,使本研究实现从理论到实践的质变飞跃。
基于参数自适应的告警关联分析模块设计与实现
这是一篇关于告警,关联分析,关联规则挖掘,规则推理的论文, 主要内容为随着搭载在网络上的服务数量和种类的不断增加,网络中的设备也在向多元化和位置分散化的趋势发展。这种情况在提高了网络复杂性的同时,也提高了故障管理的难度。因此,告警关联分析作为故障管理的重要手段之一受到了广泛的关注。其主要目的就是通过对告警数据进行压缩、过滤及分析等操作找到数据之间潜在的关联性,并通过这些关联信息从一组告警序列中推理出指示故障根源的告警。目前,在告警关联分析方面的研究已经有了较大的进展。常见的告警关联分析方法有基于案例、基于神经网络和基于规则挖掘的方法等。其中,基于规则挖掘的告警关联分析方法由于其能够较好地适应网络的变化、善于发现告警数据之间潜在的规则及准确率较高等优点受到了广泛的关注。但是传统的基于规则的告警关联分析方法通常存在以下两个问题:1)在告警关联规则挖掘的过程中,需要设定最小支持度等参数来获取符合条件的关联规则。在现有的方法中,最小支持度通常是基于专家经验在算法运行之前人为指定的,并且在算法执行过程中不再改变。但是由于告警具有突发性的特点,不同的告警数据项分布不均匀且频繁程度也不同。如果在规则挖掘过程中忽略告警数据本身的特点而一直使用相同的最小支持度参数,那么将会影响挖掘到的关联规则的质量;2)在进行根源告警推理的过程中,通常都会建立包含规则节点的匹配网络。但是由于匹配过程具有组合的特性,在每次规则推理的过程中都会缓存一系列部分匹配的中间结果。对于告警这种结构相对复杂且数量较多的数据,这些部分匹配的中间结果会占用较多的空间,降低缓存空间的利用率。为此,本文提出了一种基于参数自适应的告警关联分析算法。首先针对采用固定宽度窗口提取告警事务效率较低的问题,本文提出了一种基于告警流速自适应调整的事务提取方法,使窗口大小可以根据告警数据流速自适应调整,从而实现对告警事务的动态提取;其次,针对传统告警关联规则挖掘算法中支持度参数固化的问题,本文通过引入强化学习的方法实现关联规则挖掘中支持度的动态调整,使其在挖掘过程中可以根据告警状态自适应改变,从而提高关联规则挖掘的效率;最后,针对现有告警规则推理方法中部分匹配结果占用缓存较大的问题,本文提出一种基于缓存优化的告警规则推理方法。该方法通过引入启发式标注链接匹配算法(Heuristically Annotated-Linkage matching,HAL)建立全局的伪二分网络提高规则推理的效率,并及时对推理过程中产生的部分匹配结果进行回收以解决传统HAL算法中缓存空间占用较大的问题。我们通过仿真实验验证了本文算法的有效性,结果表明本文所提出的算法能够有效提高挖掘到的告警关联规则的质量,减小告警规则推理过程中的缓存压力。针对用户对告警数据查询、预处理、告警事务提取、关联规则挖掘及告警规则推理等功能的故障运维操作需求,本文基于Java语言和SpringBoot框架设计并实现了基于参数自适应的告警关联分析模块。本文对该模块开发流程中的需求分析与模块的概要设计进行了说明,并详细介绍了告警数据查询、数据预处理、事务提取、告警关联规则挖掘及规则推理等功能子模块的处理流程。通过对本文所设计模块的功能和性能进行测试,验证了本文所设计的告警关联分析模块能够有效完成用户在故障运维过程中的各项需求,可以有效支撑后续故障定位及诊断的任务,提高了告警关联分析的效率。
基于知识点推荐的初中物理学习系统的研究
这是一篇关于数据挖掘,在线学习,初中物理,知识图,关联规则挖掘的论文, 主要内容为近几年来,互联网技术蓬勃发展,人工智能和数据挖掘技术正在越来越多的领域掀起科技革命,人类社会的诸多方面也因此受益。随着教育信息化的深入与推进,以网络为载体的各类在线教育应用层出不穷,知识推荐类教学网站便是其中的热门之一。但目前为止,大多知识推荐类教学网站仍以简单的线性内容呈现为主,且多数此类系统尚未尝试将当下初具规模的数据挖掘技术应用于实际教学中,因此,在进入新世纪的多年以来,学生的网上学习效果并没有得到显著的改善和提升。受少数知识图谱教育应用的启发,结合数据挖掘技术在信息处理方面的卓越表现,本研究将学科教材知识内容和当下的数据挖掘技术相结合,创新出一种学科主题知识图的构建方法。在将采用此方法构建的主题知识图应用于当前的初中物理在线教学时,获得了良好的教学效果。具体来说,本研究首先运用命名实体识别技术对初中物理教材中的文字内容进行物理专有概念提取;然后使用关联规则挖掘技术将提取好的专有概念进行关联关系识别,以判断关联概念间的先后决条件关系;最后,以知识点概念作为节点和概念先后决关系作为有向边缘来构建相应知识内容的知识关系图,借以精简知识的组织结构,形成高质量的主题知识资源。在本文中,实际选取了人民教育出版社出版的八年级物理上册和下册教材中的共四章内容作为案例,采用上述方式构建了主题知识图。最后,本研究利用Java技术开发了专门的初中物理学习网站,进行了较为严谨的实践效果验证,具体做法是采用教育实验的方法,将该学习网站投入到现实的初中物理课堂教学中使用,通过对学生课上表现和章节学习成绩的分析与比较来审视本学习系统的实际效果,使本研究实现从理论到实践的质变飞跃。
面向智慧牧场的多关键要素可视化分析
这是一篇关于可视化分析,数据挖掘,关联规则挖掘,聚类,可视化系统的论文, 主要内容为“夏饱、秋肥、冬瘦、春死”是畜牧生产中长期存在的问题,影响生产很大。四川省阿坝州是牦牛养殖的聚集地,为了辅助当地牧民有效的解决此问题,需要将智能化养殖技术引入。智能化养殖技术将涉及到数据挖掘、数据可视化等相关领域知识。数据可视化分析完美的结合了数据挖掘技术和可视化技术,是实现智能化养殖的关键。雪月天佑牧场占地一万多亩,是阿坝州牦牛养殖规模较为庞大的牧场,牧场基于云上牦牛智慧牧场系统进行数据存储和管理,此系统存储了大量的牦牛养殖数据。本文从生长要素、防疫要素和季节要素等多关键要素对雪月天佑牧场的牛只生长和死亡进行可视化分析研究并设计了一套可视化系统。主要进行了以下工作:首先,在数据准备阶段,从多处数据源获取相关数据进行数据清洗。数据源主要包括云上牦牛智慧牧场系统数据和中国气象局官网数据。获取的数据通过人工和代码结合的方式完成清洗,生成可直接可视化和待挖掘的数据集。其次,通过数据挖掘技术来研究牛只的生长与多关键要素之间的关系。由于多关键要素存在数值型属性,因此对于牛只生长的研究将采用量化关联规则挖掘。本文基于K-Means算法对量化属性离散化处理,生成特定数量的聚类,然后再通过布尔型关联规则挖掘,其中挖掘算法根据涉及要素的多少选用。根据本文应用场景,单维要素挖掘采用改进的Apriori算法进行挖掘,多维要素挖掘采用FP-Growth算法进行挖掘。改进的Apriori算法相比于传统的Apriori算法只是在构建候选K项集时对无意义的项集组合进行了提前筛选删除,提高了挖掘任务的效率。最后,严格按照软件工程开发流程,通过Web技术开发了一套具有数据挖掘模块的可视化分析系统。Web开发采用前后端分离模式,其中前端采用AntV、Echarts和Vue框架,后端采用Spring Boot框架。数据挖掘模块基于Python Django实现,Spring Boot后端与Python Django框架之间通过Http完成交互,交互的内容为定时挖掘任务。开发完成后对可视化系统从功能性和非功能性方面完成了测试。本文面向智慧牧场开发了一套具有数据挖掘功能的可视化系统,将数据挖掘技术和数据可视化技术进行结合,应用于牧场养殖中。通过此平台养殖人员可以更好的分析牛只的生长和死亡与多关键要素之间的关系,进一步辅助解决“夏饱、秋肥、冬瘦、春死”问题。
面向智慧牧场的多关键要素可视化分析
这是一篇关于可视化分析,数据挖掘,关联规则挖掘,聚类,可视化系统的论文, 主要内容为“夏饱、秋肥、冬瘦、春死”是畜牧生产中长期存在的问题,影响生产很大。四川省阿坝州是牦牛养殖的聚集地,为了辅助当地牧民有效的解决此问题,需要将智能化养殖技术引入。智能化养殖技术将涉及到数据挖掘、数据可视化等相关领域知识。数据可视化分析完美的结合了数据挖掘技术和可视化技术,是实现智能化养殖的关键。雪月天佑牧场占地一万多亩,是阿坝州牦牛养殖规模较为庞大的牧场,牧场基于云上牦牛智慧牧场系统进行数据存储和管理,此系统存储了大量的牦牛养殖数据。本文从生长要素、防疫要素和季节要素等多关键要素对雪月天佑牧场的牛只生长和死亡进行可视化分析研究并设计了一套可视化系统。主要进行了以下工作:首先,在数据准备阶段,从多处数据源获取相关数据进行数据清洗。数据源主要包括云上牦牛智慧牧场系统数据和中国气象局官网数据。获取的数据通过人工和代码结合的方式完成清洗,生成可直接可视化和待挖掘的数据集。其次,通过数据挖掘技术来研究牛只的生长与多关键要素之间的关系。由于多关键要素存在数值型属性,因此对于牛只生长的研究将采用量化关联规则挖掘。本文基于K-Means算法对量化属性离散化处理,生成特定数量的聚类,然后再通过布尔型关联规则挖掘,其中挖掘算法根据涉及要素的多少选用。根据本文应用场景,单维要素挖掘采用改进的Apriori算法进行挖掘,多维要素挖掘采用FP-Growth算法进行挖掘。改进的Apriori算法相比于传统的Apriori算法只是在构建候选K项集时对无意义的项集组合进行了提前筛选删除,提高了挖掘任务的效率。最后,严格按照软件工程开发流程,通过Web技术开发了一套具有数据挖掘模块的可视化分析系统。Web开发采用前后端分离模式,其中前端采用AntV、Echarts和Vue框架,后端采用Spring Boot框架。数据挖掘模块基于Python Django实现,Spring Boot后端与Python Django框架之间通过Http完成交互,交互的内容为定时挖掘任务。开发完成后对可视化系统从功能性和非功能性方面完成了测试。本文面向智慧牧场开发了一套具有数据挖掘功能的可视化系统,将数据挖掘技术和数据可视化技术进行结合,应用于牧场养殖中。通过此平台养殖人员可以更好的分析牛只的生长和死亡与多关键要素之间的关系,进一步辅助解决“夏饱、秋肥、冬瘦、春死”问题。
基于B/S架构的选课系统的设计与实现
这是一篇关于选课系统,排课系统,客户/服务器架构,浏览器/服务器架构,关联规则挖掘的论文, 主要内容为随着全球信息化时代的来临，信息技术被逐渐引入到社会生活的各个领域。在这样的时代背景下，学校工作的处理效率在高校教务信息化建设中能够得到极大地提升，同时学校的工作人员以及其在校的学生也能从中得到方便。本文结合了东营职业学院的教务排课的实际工作情况和其已有的的教务信息化的系统技术，使排课和选课的系统融为一体。 通过对东营职业学院教务部门工作手段的前期调研，我们发现该校的教务管理部门仍然采用传统的手工工作方式，与时代发展的步伐已经脱节了，不仅效率低，而且出错率还很高。数据处理和信息的智能化随着信息化技术的不断发展也有了很大的发展，同时对一些先进的排课和选课技术进行有益的借鉴，我们让东营职业学院的排课系统和选课系统全程自动化的目标得以实现了。该校的在校学生可以通过英特网进行网上选课，这样的设计不仅使得教务管理工作的效率得到极大地提升，同时该校的机房和学生个人电脑等资源的作用也得到了最大的发挥。运用计算机软件进行排课，不但排课的速度得到了提高，出错率也得到了极大地降低。 本文在最开始先对相关的知识进行系统的介绍，然后再对系统的总体设计进行深入的讲解，包括选课系统和排课系统的数据库设计和实现方法。论文的最后部分对设计的在线选、排课系统的发展前景进行了展望。 本文设计的排、选课系统主要包括两大部分，即排课系统和在线选课系统。排课子系统选用C/S架构，而在线选课子系统则选用B/S架构。排课子系统使用C/S架构，这个系统的安全性比较好，需要选课的学生可以通过通过特定的网络协议实现对数据库的访问，从而使学校的管理工作和相应的业务得以实现。该模块从技术上说，不但成本低，而且具有较高的成熟度，实现的难度比较低。 采用B/S架构的选课子系统，并不需要使用这个系统的每一个人都单独的安装一个客户端程序，IE等通用浏览器能够代替过去的客户端。采用B/S结构，对于整个系统维护和升级时只需要通过安装、维护和升级服务器就可以了，对于后期所需要的人力和物力没有很高的要求。因为服务器上存储的有所有的信息，所以并不需要大量进行维护工作，而且浏览器作为其操作工具，不仅覆盖面广，也比较容易普及。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码码头网 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/46289.html
