基于多域管理模式的团队协作学习平台设计与实现
这是一篇关于学习平台,协作学习,多域管理,自动评分,模型集成的论文, 主要内容为随着互联网的发展,人才的训练和培养不再局限于线下,越来越多的在线学习平台开始涌现。高校为了提升教学效果,纷纷引进了学习平台作为面对面教学的补充。因此一个优秀的学习平台对于高校创新人才的训练和培养具有重要的意义。本文通过对高校内的学习管理系统与高校外开放式在线学习平台进行分析,设计并实现了一个基于多域管理模式的团队协作学习平台。该平台作为专注于各级学校(大学,职业学校,中学和企业学校)的课堂教学支撑系统,支持教师和学生提高教学效率和学习质量,为个性化教学和个性化学习打下基础。本文工作基于广东省计算机网络重点实验室开发的企业级在线学习平台进行,在该平台的应用过程中存在如下问题:一、当前系统基于课程教学,学习者以个人或班级的方式进行学习,无法基于项目或主题教学,以团队成员的方式进行学习。二、随着系统的广泛应用,系统内的用户组织架构愈加庞大、层级关系愈加复杂,系统存在用户管理范围以及管理职责划分不明确的问题。三、批改模块过于简陋,不足以支撑团队项目中对于批改的多对一需求、可见性需求和多级训练需求。基于上述缘由,本文在原系统中完成如下工作:一、通过对协作学习理论的研究,设计和实现一个团队项目模块,并分析该模块在具体场景中的应用,抽象出多种通用应用情景。二、在用户管理模块中引入多域管理模式,可对复杂用户组织结构进行管理,并对用户组织可见性进行控制。三、为支撑团队项目模块的应用情景,在批改模块中设置灵活的分配批改策略和团队筛选晋级功能,并引入一种文本相似度检测算法用于辅助教师批改。四、解决系统中存在的许多零散问题,包括图片压缩、特殊字符处理、批改流程优化、成绩统计分析与导出、平台相关系统的自动登录等。此外,本文还进一步研究了辅助批改问题,训练了一个自动评分模型,实现对具体事实类型的简答题自动评分,通过模型集成技术取得了良好的实验结果。本文开发过程中累积发布约180次前端更新、150次后端更新,系统跨越了两个大版本,目前最新版本为6.0。系统已部署在多个院校,经过本文的测试和用户使用的反馈,系统取得了良好的运行效果。
基于Stacking集成学习框架的电商用户复购预测研究
这是一篇关于机器学习,模型集成,精准营销,用户重复购买的论文, 主要内容为随着移动互联网技术的广泛普及与电商行业的飞速发展,线上购物已经成为了人们生活中不可或缺的一环。目前,电商行业的用户数量已接近饱和且增速放缓。各个平台与商家如何增加用户粘性,提升用户的复购率成为了其能否持续获利的关键。因此,用户复购预测成为精准营销中的重要研究问题之一。利用大数据可以对用户的各种信息进行多维度的关联分析,从大量数据中发现之前从未发现的知识,如通过发现用户购物篮中的不同商品之间的联系,分析出用户的其他消费习惯,了解哪些商品频繁地被用户同时购买,这种关联的发现可以帮助营销人员从用户的一种商品消费习惯,发现用户另外的商品消费规律,从而针对此用户制定出相关商品的营销策略,而精准营销的根本就是要找到目标用户,而能够复购的用户,一定是精准的目标用户,如何区分出复购用户,对于平台来说至关重要。作者基于互联网电商行业的数据分析与数据运营的工作经验,开展集成模型的电商用户复购预测研究。该研究基于某电商平台日用百货品类在2021年5-11月的用户行为与用户画像的脱敏数据,包括用户的点击、收藏、加购、成交等用户行为日志数据与用户画像标签以及相关指示标签。基于以上数据,结合精准营销理论与用户复购影响因素等理论选取特征并进行特征工程构建,运用Stacking集成学习框架,使用多种单模型集成训练出集成模型,同时将集成模型与其他单模型进行对比,选择出性能更好的模型,来对该平台的复购用户进行精准预测。最后封装算法,并将其运用到电商平台的实际运营当中,从而降低商家营销成本,提升ROI,拟解决平台商家现有的营销转化效率低下的问题,提升平台竞争力。由最终的实验结果可知,在数据质量较高的情况下,利用Stacking集成学习框架所构建出的集成模型的性能要优于其内部的单模型。同时,集成模型训练所需的数据量级较大且模型较为复杂,相对于规模较小的商家,该种模型更适合于大型电商平台中的数据部门来进行使用。平台将模型训练好并将输出结果分发给商家,更能够提升模型使用效率,且提升平台的竞争力。
辽宁省山洪灾害预报预警平台设计与开发
这是一篇关于洪水预报,山洪预警,模型集成,模型识别,多维预警,平台开发的论文, 主要内容为近些年来,极端天气频繁发生,使得山洪灾害所造成的经济损失与日俱增,甚至造成大量的人员伤亡。为此,国家投入大量的人力物力,开展山洪灾害防御工作,也取得了卓有成效的研究成果,但山洪灾害还是时有发生。小流域山洪汇流快、预见期短,仅仅依靠工程措施难以达到预期效果,与大江大河防洪减灾调度决策相比,山洪灾害防御需要快速、准确地预报预警信息,以便提前避险转移,实现减灾目的。目前,山洪预报预警主要是通过山洪灾害县级监测预警平台根据临界雨量发布山洪灾害预警信息,由于受到下垫面、地形和降雨强度及空间分布的影响,强降雨不一定成灾,经常出现漏报和误报等现象,给山洪灾害防御工作带来了困难。因此,为了提高山洪预报预警水平,建立多因素、多模式的预警集成平台是十分必要的。针对上述问题,本文以辽宁省山洪灾害防治监测预警工程建设项目为背景,开展山洪灾害预报预警平台关键技术研究。首先分析水文模型结构特点,利用计算机技术研究水文模型集成方法;其次分析水文模型的适用性,建立水文模型识别指标体系,并进行水文模型识别应用研究;然后,结合不同流域的汇流特点和山洪灾害防御预警实践,开展多维预报预警模式研究;最后将研究成果应用到辽宁省山洪灾害预报预警平台系统中,实现多因素、多尺度、多模式、多级别预报预警平台,提高山洪预报预警水平。论文的主要研究内容及取得的成果如下:(1)分析了山洪灾害防治国内外的研究现状,指出了当前国内山洪预警存在问题,明确了本文的研究内容。(2)针对山洪预报预警的实际需求,开展了多模水文型集成方法研究。研究首先分析了主要流域水文模型的产汇流机理和结构特点,理清了流域水文模型的计算流程,将流域水文模型划分成独立的计算模块;其次采用面向对象技术、数据库技术和元数据技术开发接口标准化的业务计算组件;然后根据实际需要,选择适合的组件,集成搭建不同洪水计算模型。应用结果表明,这种模型集成方式提高系统了开发效率和代码复用率,方便不同应用条件下的流域水文模型集成。(3)为适应不同应用条件下的流域水文模型识别,论文分析了主要流域水文模型的产汇流机理及其适用条件,以此为基础,从水文分区、流域特征、时空分布、下垫面条件等影响因素方面考虑,运用主成分分析法筛选了影响水文模型选择的主要因素,建立了流域水文模型智能识别指标体系,在实际应用中可根据所建立的流域水文模型智能识别指标体系,识别和选择适合当前条件下的流域水文模型进行模型参数率定或者洪水预报作业。(4)为解决山洪预警中单一临界雨量指标预警存现空报和漏报的问题,论文从下垫面条件、降雨时空分布、实时降雨、假拟降雨等因素和1小时、2小时、3小时等不同时段尺度,开展基于雨量的预警模式、基于假拟预报和成灾流量的预警模式、基于实时预报和成灾流量的预警模式等预警模式研究,并通过实例验证。结果表明本文提出的多维预报预警模式提高了预警的有效性和可靠性。(5)基于多模水文型集成及模型智能识别方法、多维预报预警模式,采用J2EE技术、MVC设计模式、Spring系统框架,设计开发了辽宁省山洪灾害预报预警平台。该预警平台可实现智能化的洪水预报、多维预报预警和信息查询等功能,极大地提高了山洪灾害预警的有效性和可靠性。
基于Stacking集成学习框架的电商用户复购预测研究
这是一篇关于机器学习,模型集成,精准营销,用户重复购买的论文, 主要内容为随着移动互联网技术的广泛普及与电商行业的飞速发展,线上购物已经成为了人们生活中不可或缺的一环。目前,电商行业的用户数量已接近饱和且增速放缓。各个平台与商家如何增加用户粘性,提升用户的复购率成为了其能否持续获利的关键。因此,用户复购预测成为精准营销中的重要研究问题之一。利用大数据可以对用户的各种信息进行多维度的关联分析,从大量数据中发现之前从未发现的知识,如通过发现用户购物篮中的不同商品之间的联系,分析出用户的其他消费习惯,了解哪些商品频繁地被用户同时购买,这种关联的发现可以帮助营销人员从用户的一种商品消费习惯,发现用户另外的商品消费规律,从而针对此用户制定出相关商品的营销策略,而精准营销的根本就是要找到目标用户,而能够复购的用户,一定是精准的目标用户,如何区分出复购用户,对于平台来说至关重要。作者基于互联网电商行业的数据分析与数据运营的工作经验,开展集成模型的电商用户复购预测研究。该研究基于某电商平台日用百货品类在2021年5-11月的用户行为与用户画像的脱敏数据,包括用户的点击、收藏、加购、成交等用户行为日志数据与用户画像标签以及相关指示标签。基于以上数据,结合精准营销理论与用户复购影响因素等理论选取特征并进行特征工程构建,运用Stacking集成学习框架,使用多种单模型集成训练出集成模型,同时将集成模型与其他单模型进行对比,选择出性能更好的模型,来对该平台的复购用户进行精准预测。最后封装算法,并将其运用到电商平台的实际运营当中,从而降低商家营销成本,提升ROI,拟解决平台商家现有的营销转化效率低下的问题,提升平台竞争力。由最终的实验结果可知,在数据质量较高的情况下,利用Stacking集成学习框架所构建出的集成模型的性能要优于其内部的单模型。同时,集成模型训练所需的数据量级较大且模型较为复杂,相对于规模较小的商家,该种模型更适合于大型电商平台中的数据部门来进行使用。平台将模型训练好并将输出结果分发给商家,更能够提升模型使用效率,且提升平台的竞争力。
基于深度学习的果树病虫害分类系统的设计与实现
这是一篇关于深度学习,果树病虫害分类,数据增强,迁移学习,模型集成的论文, 主要内容为我国果树的种植在世界名列前茅,果树的作物在农业生产中占有重要位置,保障水果产量与质量安全至关重要。其中果树叶片的病虫害对水果生产影响较大,使其产量下降,造成的经济损失颇大。因此设计一个果树病虫害分类系统,为工作人员提供参考,具有重要意义。对于果树病虫害的分类,一直以来主要是由专家来人为的诊断,效率不高,不便于普及。为解决果树病虫害分类问题,本文提出基于深度学习的果树病虫害分类系统的设计与实现。深度学习应用于图像分类的优点在于能够自动地对特征进行学习,并能处理很复杂的图像数据以达到更精确、更有效地完成分类任务。深度学习模型能够使用大量数据训练而成,因此泛化能力较强,结果优于传统机器学习模型。主要工作有以下几个方面:通过收集资料文献分析适合果树病虫害分类的网络模型,选择构建Alex Net网络模型,通过Tensor Flow框架和果树病虫害叶片数据集对此网络模型进行了训练,对训练结果分析得知此模型存在过拟合的问题。为了提高模型的拟合度,设计了全新的网络模型——re Alex Net模型,增强了特征提取能力并减少了模型参数量,提升了模型的性能。为了进一步提高模型精度,利用数据增强来扩展果树病虫害数据集,结果显示通过数据增强后的re Alex Net模型精度提高至88.73%,由此可见,在一定程度上增加训练数量能提高模型精度。为了进一步提升病虫害分类正确率,选取Inception V3和VGGl6网络为预训练对象,运用迁移微调网络优化算法,以获得tf Inception V3和tf VGGl6中的两个卷积神经网络模型。利用卷积神经网络模型集成算法对两个单一卷积神经网络模型进行加权融合。试验得出tf Inception V3和tf VGGl6的两种迁移模型对病虫害的分类精度在90%左右。就单个卷积神经网络模型而言,tf Inception V3模型对这次设计的果树病虫害数据集更加拟合,模型分类精度为93.40%。在模型集成算法中,加权法比均值法的效果更优,分类精度为94.19%,此模型为本文设计的最优模型,并将其部署在病虫害分类平台上。对于果树病虫害分类实际操作中存在的问题,在服务器端部署训练好的加权法的卷积神经网络集成模型,使用Python中的Py Qt5制作一个简单的用户登录界面与主界面,完成了果树病虫害分类系统平台的设计。
辽宁省山洪灾害预报预警平台设计与开发
这是一篇关于洪水预报,山洪预警,模型集成,模型识别,多维预警,平台开发的论文, 主要内容为近些年来,极端天气频繁发生,使得山洪灾害所造成的经济损失与日俱增,甚至造成大量的人员伤亡。为此,国家投入大量的人力物力,开展山洪灾害防御工作,也取得了卓有成效的研究成果,但山洪灾害还是时有发生。小流域山洪汇流快、预见期短,仅仅依靠工程措施难以达到预期效果,与大江大河防洪减灾调度决策相比,山洪灾害防御需要快速、准确地预报预警信息,以便提前避险转移,实现减灾目的。目前,山洪预报预警主要是通过山洪灾害县级监测预警平台根据临界雨量发布山洪灾害预警信息,由于受到下垫面、地形和降雨强度及空间分布的影响,强降雨不一定成灾,经常出现漏报和误报等现象,给山洪灾害防御工作带来了困难。因此,为了提高山洪预报预警水平,建立多因素、多模式的预警集成平台是十分必要的。针对上述问题,本文以辽宁省山洪灾害防治监测预警工程建设项目为背景,开展山洪灾害预报预警平台关键技术研究。首先分析水文模型结构特点,利用计算机技术研究水文模型集成方法;其次分析水文模型的适用性,建立水文模型识别指标体系,并进行水文模型识别应用研究;然后,结合不同流域的汇流特点和山洪灾害防御预警实践,开展多维预报预警模式研究;最后将研究成果应用到辽宁省山洪灾害预报预警平台系统中,实现多因素、多尺度、多模式、多级别预报预警平台,提高山洪预报预警水平。论文的主要研究内容及取得的成果如下:(1)分析了山洪灾害防治国内外的研究现状,指出了当前国内山洪预警存在问题,明确了本文的研究内容。(2)针对山洪预报预警的实际需求,开展了多模水文型集成方法研究。研究首先分析了主要流域水文模型的产汇流机理和结构特点,理清了流域水文模型的计算流程,将流域水文模型划分成独立的计算模块;其次采用面向对象技术、数据库技术和元数据技术开发接口标准化的业务计算组件;然后根据实际需要,选择适合的组件,集成搭建不同洪水计算模型。应用结果表明,这种模型集成方式提高系统了开发效率和代码复用率,方便不同应用条件下的流域水文模型集成。(3)为适应不同应用条件下的流域水文模型识别,论文分析了主要流域水文模型的产汇流机理及其适用条件,以此为基础,从水文分区、流域特征、时空分布、下垫面条件等影响因素方面考虑,运用主成分分析法筛选了影响水文模型选择的主要因素,建立了流域水文模型智能识别指标体系,在实际应用中可根据所建立的流域水文模型智能识别指标体系,识别和选择适合当前条件下的流域水文模型进行模型参数率定或者洪水预报作业。(4)为解决山洪预警中单一临界雨量指标预警存现空报和漏报的问题,论文从下垫面条件、降雨时空分布、实时降雨、假拟降雨等因素和1小时、2小时、3小时等不同时段尺度,开展基于雨量的预警模式、基于假拟预报和成灾流量的预警模式、基于实时预报和成灾流量的预警模式等预警模式研究,并通过实例验证。结果表明本文提出的多维预报预警模式提高了预警的有效性和可靠性。(5)基于多模水文型集成及模型智能识别方法、多维预报预警模式,采用J2EE技术、MVC设计模式、Spring系统框架,设计开发了辽宁省山洪灾害预报预警平台。该预警平台可实现智能化的洪水预报、多维预报预警和信息查询等功能,极大地提高了山洪灾害预警的有效性和可靠性。
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：源码客栈网 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/53929.html
