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基于新型多变量决策树算法人为二义性数据冲突的一种解决方案 预览
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作者 黄俊南 《宁夏师范学院学报》 2019年第4期76-80,共5页
针对现实世界同等数据与人为变换数据可能产生二义性冲突的情况,提出了一种解决二义性冲突的方案.为选用的数据集进行离散化方式处理,设定初始取值点并变换数据,循环执行新型多变量算法获取冲突数据,补充取值点重划数据区域直至没有二... 针对现实世界同等数据与人为变换数据可能产生二义性冲突的情况,提出了一种解决二义性冲突的方案.为选用的数据集进行离散化方式处理,设定初始取值点并变换数据,循环执行新型多变量算法获取冲突数据,补充取值点重划数据区域直至没有二义性数据.这种二义性冲突解决方案快速便捷且易于理解,是对新型多变量算法在此方面的一种有效补充. 展开更多
关键词 决策树 二义性 IRIS 多变量 决策类 数据集
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典型机器学习算法在脂肪肝分类预测研究中的实现与比较 预览
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作者 余秋燕 赵莹 +1 位作者 孙继佳 邵建华 《数理医药学杂志》 2019年第1期1-3,共3页
目的:实现和比较5种常见的机器学习算法在脂肪肝分类预测研究中的应用。方法:通过主成分分析对数据的体检指标进行降维,然后应用决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯网络和随机森林算法,分别构建脂肪肝分类预测模型,对1956例体检数据... 目的:实现和比较5种常见的机器学习算法在脂肪肝分类预测研究中的应用。方法:通过主成分分析对数据的体检指标进行降维,然后应用决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯网络和随机森林算法,分别构建脂肪肝分类预测模型,对1956例体检数据进行脂肪肝的分类预测。结果:决策树分类模型在脂肪肝分类预测上的准确率最高,达到70.14%,其次是支持向量机和神经网络模型,处于68%左右的水平。结论:本文所研究的典型算法在脂肪肝分类的预测上具有较为可靠分类预测能力,但决策树模型在应用小样本数据上表现出了优势;同时,还发现臀围(HIP)和甘油三酯(TG)可能与脂肪肝分类关联密切。 展开更多
关键词 脂肪肝 主成分分析 决策树 神经网络 支持向量机 贝叶斯网络 随机森林
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基于缴费行为轨迹追踪的渠道风险监控模型 预览
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作者 李捞扒 邹阳 曾晓勤 《微型电脑应用》 2019年第4期65-70,共6页
电费收取过程中的第三方缴费渠道隐藏着巨大的风险监控漏洞,对电网企业构成严重的资金安全隐患。在已明确风险类型、成因机理和表现形式的基础之上,从追踪客户的缴费行为轨迹出发,提出了一个针对缴费渠道的风险监控模型。先分析客户缴... 电费收取过程中的第三方缴费渠道隐藏着巨大的风险监控漏洞,对电网企业构成严重的资金安全隐患。在已明确风险类型、成因机理和表现形式的基础之上,从追踪客户的缴费行为轨迹出发,提出了一个针对缴费渠道的风险监控模型。先分析客户缴费行为记录并追踪其缴费行为轨迹,使用决策树算法与正则表达式相结合的方法判断出客户潜在的风险类型;然后确定各风险类型的评估指标,建立递阶的评估指标体系;最后使用加权最小二乘法创建风险评估模型,计算渠道各风险类型的风险指数,进而得到渠道的各风险排名。该模型将定性识别与定量评估分离,可以有效地监管渠道风险且获得了可信度较高的评估结果。 展开更多
关键词 风险评估 轨迹追踪 决策树算法 回归分析 加权最小二乘法
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复杂背景下高分辨率电镜的小环藻识别 预览
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作者 邓杰航 王晓宇 +3 位作者 赵建 刘超 康晓东 顾国生 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第1期167-172,共6页
针对复杂背景的藻类图像较难进行图像分割,难于识别的问题,提出一种基于复杂背景和高分辨率电子显微镜的小环藻识别方法。对藻类图像进行切片处理,以藻类中心为原点进行极坐标变换,得到无复杂背景干扰的感兴趣区域ROI(region of interes... 针对复杂背景的藻类图像较难进行图像分割,难于识别的问题,提出一种基于复杂背景和高分辨率电子显微镜的小环藻识别方法。对藻类图像进行切片处理,以藻类中心为原点进行极坐标变换,得到无复杂背景干扰的感兴趣区域ROI(region of interest);对ROI提取局部二值模式、主成分分析系数、熵、Hu矩、互信息和结构相似度等特征;用获得的特征训练C4.5决策树并对不同藻类图像进行识别处理。实验结果表明,所提方法能够有效识别复杂背景下高分辨电镜的小环藻。 展开更多
关键词 藻类识别 复杂背景 小环藻 多特征提取 决策树
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基于Java和Amzi! Prolog混合编程的辅助训练专家系统 预览
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作者 张鹏海 毕璐 +1 位作者 刘斌 旺堆次仁 《杨凌职业技术学院学报》 2019年第1期5-9,13共6页
为了科学规范的选拔和培养优秀的高水平运动员,构建了一种科学高效的选拔和训练运动员的辅助方法-运动员训练专家系统。本系统收集了运动员教练在实践中总结的比赛经验和训练计划等资料,将这类隐性知识在计算机上建立了知识库,并设计了... 为了科学规范的选拔和培养优秀的高水平运动员,构建了一种科学高效的选拔和训练运动员的辅助方法-运动员训练专家系统。本系统收集了运动员教练在实践中总结的比赛经验和训练计划等资料,将这类隐性知识在计算机上建立了知识库,并设计了基于判断树的推理规则;文章以Java平台与人工智能语言Prolog相结合混合编程,用Java平台实现用户界面和模块组建的功能,方便地实现了专家系统的判断界面随着判断的深入而进行动态变化的过程;专家系统采用Prolog语言实现知识库与推理机功能。使用混合编程共同打造运动员训练专家系统。 展开更多
关键词 运动员 专家系统 知识库 判断树 PROLOG
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基于学生教育数据的关系预测与发现 预览
6
作者 李晓伟 《现代计算机》 2019年第6期32-35,共4页
大数据时代背景下,数据科学已经成为信息技术类学科新兴的研究热点。机器学习和数据可视化作为其核心部分,得到越来越多的关注。但是目前的先行研究大都与社交网络服务相关,故研究对象为大学生,以大学生的学生卡消费数据和成绩数据作为... 大数据时代背景下,数据科学已经成为信息技术类学科新兴的研究热点。机器学习和数据可视化作为其核心部分,得到越来越多的关注。但是目前的先行研究大都与社交网络服务相关,故研究对象为大学生,以大学生的学生卡消费数据和成绩数据作为原始数据集,展开数据挖掘工作。基于处理后的数据集,使用决策树和SVM算法进行好友关系预测的训练和测试,并通过调查问卷的形式获取真实好友关系进行实验验证,设计关系图对好友关系进行可视化分析。 展开更多
关键词 决策树 支持向量机 关系预测 数据可视化
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采用口袋算法构造的多类别决策树模型 预览
7
作者 王子玥 谢维波 李斌 《华侨大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期121-127,共7页
采用开放应用架构(OAA)准则训练多个二分类感知机,以Gini指数筛选最优的方法构建二叉决策树.推算说明感知机多分类准则在每个树节点上对空间划分的局限性,将基于口袋算法的二叉树与多叉树在8个UCI数据集上进行比较,并与单变量决策树CART... 采用开放应用架构(OAA)准则训练多个二分类感知机,以Gini指数筛选最优的方法构建二叉决策树.推算说明感知机多分类准则在每个树节点上对空间划分的局限性,将基于口袋算法的二叉树与多叉树在8个UCI数据集上进行比较,并与单变量决策树CART和C4.5的结果进行对照.结果表明:采用口袋算法基于OAA方法构建的二叉树,在准确率和空间划分的可解释性上优于基于经典多分类准则构建的多叉树. 展开更多
关键词 感知机多分类 开放应用架构 口袋算法 Gini指数 决策树
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基于决策树算法的体育课程分析与管理系统设计 预览
8
作者 武善锋 陆霞 《现代电子技术》 北大核心 2019年第3期131-133,138共4页
随着高校教学信息化建设的不断推进,体育课程的教学管理工作产生了大量的教学信息资源。为了对信息数据进行数据挖掘以便提高体育教学质量,提出决策树算法在体育课程分析与管理中的应用方案。首先对采用的数据挖掘方法——C4.5决策树算... 随着高校教学信息化建设的不断推进,体育课程的教学管理工作产生了大量的教学信息资源。为了对信息数据进行数据挖掘以便提高体育教学质量,提出决策树算法在体育课程分析与管理中的应用方案。首先对采用的数据挖掘方法——C4.5决策树算法进行分析;然后给出课程分析与管理系统的框架及其数据库设计;最后采用ASP.NET开发语言进行系统实现,数据库为SQL Server2008,开发环境为Visual Studio2010。测试结果显示,提出的体育课程分析与管理系统在运行时间、准确率方面表现良好,为提高体育课程管理的效率和质量提供了有力的数据支持。 展开更多
关键词 决策树 数据挖掘 体育课程 ASP.NET 管理系统 课程分析
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基于相似性测度和极限学习机的遥感图像分类研究 预览
9
作者 李健伟 廖伟兴 马镇威 《微型电脑应用》 2019年第1期72-75,共4页
为了提高遥感图像的分类精度,将遥感图像的相似性测度作为遥感图像的分类特征,运用极限学习机的快速收敛能力和泛化能力,提出一种基于相似性测度和极限学习机的遥感图像分类方法。选取分类精度和Kappa系数作为评价指标。研究结果表明,... 为了提高遥感图像的分类精度,将遥感图像的相似性测度作为遥感图像的分类特征,运用极限学习机的快速收敛能力和泛化能力,提出一种基于相似性测度和极限学习机的遥感图像分类方法。选取分类精度和Kappa系数作为评价指标。研究结果表明,提出的方法可以有效提高遥感图像的分类精度,为遥感图像分类提供新的方法和指导。 展开更多
关键词 相似性测度 极限学习机 决策树 最大似然法 Kappa系数
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针对不平衡数据的决策树改进方法 预览
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作者 王伟 谢耀滨 尹青 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期623-628,共6页
针对异常检测中异常数据与正常数据的比例严重不平衡导致决策树性能下降的问题,提出了C4.5决策树的三种改进方法——C4.5+δ、均匀分布熵(UDE)和改进分布熵函数(IDEF)。首先,推导了C4.5算法中属性选择准则会倾向于选择偏斜划分的属性;然... 针对异常检测中异常数据与正常数据的比例严重不平衡导致决策树性能下降的问题,提出了C4.5决策树的三种改进方法——C4.5+δ、均匀分布熵(UDE)和改进分布熵函数(IDEF)。首先,推导了C4.5算法中属性选择准则会倾向于选择偏斜划分的属性;然后,分析了偏斜划分使得异常(少数类)检测精度下降的原因;其次,分别通过引入缓和因子、均匀分布熵或替换分布熵函数改进了C4.5算法的属性选择准则——信息增益率;最后,利用WEKA平台和NSL-KDD数据集对改进的决策树进行验证。实验结果表明,三种改进方法均能提高异常检测精度。其中,相比于C4.5,C4.5+7、UDE和IDEF算法在KDDTest-21数据集上的少数类检测精度(灵敏度)分别提高了3.16、3.02和3.12个百分点,均优于采用Rényi熵和Tsallis熵作为分裂准则的方法。此外,利用三种改进的决策树检测工业控制系统中的异常,不仅可以提高异常的查全率还能减小误报率。 展开更多
关键词 不平衡数据 异常检测 决策树 C4.5 信息增益率
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静止轨道卫星海上遥感影像控制点自动获取方法 预览
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作者 付宏博 《数字技术与应用》 2019年第1期104-106,共3页
静止轨道卫星影像能有效应用于海上目标实时监测和跟踪,但其定位精度较差,需要利用影像上的岛礁控制点进行几何精校正。通常情况下,海上岛屿较为稀疏,受云雾干扰较大,控制点难以自动获取,为解决海上序列遥感影像控制点自动获取问题,本... 静止轨道卫星影像能有效应用于海上目标实时监测和跟踪,但其定位精度较差,需要利用影像上的岛礁控制点进行几何精校正。通常情况下,海上岛屿较为稀疏,受云雾干扰较大,控制点难以自动获取,为解决海上序列遥感影像控制点自动获取问题,本文提出一种基于决策树分类方法的控制点自动获取方法。通过对国产卫星高分四号影像进行试验,对比其他两种岛礁控制点提取方法的结果,最终精度优于其他方法。因此本文提出的技术流程能够较好的应用于海洋遥感影像的几何精校正。 展开更多
关键词 海上遥感 决策树 静止轨道卫星 几何校正
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复杂地形区土地利用/土地覆被分类机器学习方法比较研究
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作者 谷晓天 高小红 +3 位作者 马慧娟 史飞飞 刘雪梅 曹晓敏 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期57-67,共11页
针对高海拔复杂地形区地貌类型复杂、多样,沟壑纵横、地形破碎等特点,研究快速、有效的土地利用/土地覆被分类方法对土地利用信息获取及更新是非常重要的。以位于黄土高原向青藏高原过渡带的湟水流域为研究区域,基于Landsat 8 OLI影像... 针对高海拔复杂地形区地貌类型复杂、多样,沟壑纵横、地形破碎等特点,研究快速、有效的土地利用/土地覆被分类方法对土地利用信息获取及更新是非常重要的。以位于黄土高原向青藏高原过渡带的湟水流域为研究区域,基于Landsat 8 OLI影像数据、DEM数据,并结合各种专题特征,在对研究区进行地理分区的基础上,采用人工神经网络、决策树、支持向量机和随机森林4种机器学习方法进行土地利用信息提取并进行精度评价,探索适合于复杂地形区最优的分类方法。研究结果表明:随机森林和决策树的分类精度明显高于支持向量机和人工神经网络。其中随机森林方法的分类精度最高,总体分类精度达85.65%,Kappa系数达0.84。在上述分类基础上,选择随机森林分类方法对Landsat 8全色与多光谱影像融合数据进行进一步的分类研究,总体分类精度达到86.49%,Kappa系数达0.85。这表明随机森林分类方法在保证分类精度的同时又能获得较高的分类效率,对于复杂地形区土地利用信息提取是非常有效的,数据融合在一定程度上提高了分类精度。 展开更多
关键词 土地利用/土地覆被分类 LANDSAT OLI影像 机器学习 人工神经网络 决策树 支持向量机 随机森林 湟水流域
基于数据挖掘的冷水机组能耗预测
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作者 沈家沁 陈焕新 +1 位作者 郭亚宾 周生荣 《暖通空调》 2019年第2期92-95,共4页
为了充分利用能源站冷水机组实际运行数据,提高能耗预测准确率,提出了一种基于数据挖掘算法的冷水机组能耗预测模型。该模型包含3个主要步骤:数据预处理、模型建立及分析、结果表述。在模型选择上,利用支持向量机、径向基函数神经网络... 为了充分利用能源站冷水机组实际运行数据,提高能耗预测准确率,提出了一种基于数据挖掘算法的冷水机组能耗预测模型。该模型包含3个主要步骤:数据预处理、模型建立及分析、结果表述。在模型选择上,利用支持向量机、径向基函数神经网络及决策树3种算法建模并对比分析。结果表明:基于数据挖掘的能耗预测模型有较好的实用性与可靠性;相比其他2种模型,径向基函数神经网络模型的均方根误差值平均降低了0.661,相关系数达到0.999,即径向基函数神经网络的能耗预测准确率最高,建模效果最佳。 展开更多
关键词 冷水机组 能耗预测 数据挖掘 支持向量机 径向基函数 神经网络 决策树
基于人工智能算法的投诉用户质差小区定位及预测的方法研究 预览
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作者 刘丽娟 《电信工程技术与标准化》 2019年第5期17-22,共6页
为了解决自动定位质差小区,本文创新性提出以数据驱动来实现业务规则自动化,充分考虑用户投诉的时间和问题、网络交互信令、无线性能指标和告警等海量数据,运用人工智能技术中的逻辑回归及决策树算法得出2G语音、VoLTE语音及数据业务投... 为了解决自动定位质差小区,本文创新性提出以数据驱动来实现业务规则自动化,充分考虑用户投诉的时间和问题、网络交互信令、无线性能指标和告警等海量数据,运用人工智能技术中的逻辑回归及决策树算法得出2G语音、VoLTE语音及数据业务投诉质差小区定界模型、质差小区预测模型及问题网元,更快速、更智能、更准确地输出语音及数据业务投诉原因、质差小区及质差原因,并对潜在质差小区进行预测,对无线规划、基站建设、故障处理、网络改造等方面的工作也具有积极指导意义。 展开更多
关键词 逻辑回归 决策树 质差定位 质差预测
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接触网定位点智能识别方法 预览
15
作者 汪海瑛 周威 +1 位作者 张文轩 李向东 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期111-116,共6页
将一定距离内接触网拉出值检测数据视为由线路公里标和拉出值组成的2值图像。首先,对拉出值曲线进行变换降噪处理,以降低接触线相邻点拉出值的差值对角点检测时轮廓支撑域选取的影响;然后,采用基于滑动矩形的角点检测方法,利用拉出值在... 将一定距离内接触网拉出值检测数据视为由线路公里标和拉出值组成的2值图像。首先,对拉出值曲线进行变换降噪处理,以降低接触线相邻点拉出值的差值对角点检测时轮廓支撑域选取的影响;然后,采用基于滑动矩形的角点检测方法,利用拉出值在大部分定位点处都具有以线路中心线的垂线为左右对称的特性,忽略拉出值曲线上被测点邻域内的夹角变化,仅考虑垂直方向上存在的角点,初步检测出候选定位点;最后,在提取所有候选定位点特征属性向量的基础上,基于SPRINT决策树算法,采用随机森林算法对其进行分类,智能识别正确定位点,并对此方法进行试验验证。结果表明:定位点智能识别方法可以识别正确的定位点,且在保证性能的前提下具有较高识别精度。 展开更多
关键词 接触网 定位点 识别 拉出值 角点检测 随机森林 决策树 SPRINT算法
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基于决策树判别的高温目标遥感识别方法 预览
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作者 郑覃 潘军 +3 位作者 蒋立军 邢立新 季悦 袁悦 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第11期236-241,共6页
通常,高温目标与常温地物间光谱特征差异显著;但研究发现,Landsat8 OLI遥感影像中彩钢屋顶像元却与高温目标(林火)的光谱特征颇为相似,使用以往高温目标识别方法识别效果不佳。为实现高温目标的精确识别,引入决策树判别法;根据不同地物... 通常,高温目标与常温地物间光谱特征差异显著;但研究发现,Landsat8 OLI遥感影像中彩钢屋顶像元却与高温目标(林火)的光谱特征颇为相似,使用以往高温目标识别方法识别效果不佳。为实现高温目标的精确识别,引入决策树判别法;根据不同地物类型的相似程度构建决策树模型,针对各分支结点的相似地物类型,按定量指标分别进行特征波段筛选,确定反映地物间本质区别的判别函数,并经分类统计确定判别阈值。研究表明,所构建的决策树能够准确划分地物类型,在实现同一般常温地物有效区分的同时,能有针对性地区分高温目标与彩钢屋顶建筑,高温目标识别精度为97.67%。 展开更多
关键词 高温目标 决策树 相似程度 特征波段 判别函数
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基于信息融合的医疗影像辅助决策研究 预览
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作者 杜优 《智能计算机与应用》 2019年第2期91-95,共5页
乳腺癌是女性的高发癌症,威胁着全球女性的身体健康,因此乳腺癌良恶性研究与决策对于女性乳腺癌的诊断有着重要作用。本文研究提出了一种新的信息融合框架,用于对乳腺癌良恶性进行分类和预测,该框架首先对乳腺超声影像感兴趣区域提取纹... 乳腺癌是女性的高发癌症,威胁着全球女性的身体健康,因此乳腺癌良恶性研究与决策对于女性乳腺癌的诊断有着重要作用。本文研究提出了一种新的信息融合框架,用于对乳腺癌良恶性进行分类和预测,该框架首先对乳腺超声影像感兴趣区域提取纹理特征,之后对得到的纹理特征数据集使用4个基本分类器:朴素贝叶斯、决策树、SVM、KNN进行分类,对基本分类器的分类结果使用投票法进行决策,最后对分类器信息进行融合,并将4个基本分类器的分类结果与基于信息融合的分类器模型结果进行比较。通过实验确定,与单独的分类器相比,基于决策的分类器方法实现了较高的准确度和较低的分类错误率。 展开更多
关键词 信息融合 灰度共生矩阵 朴素贝叶斯 决策树 SVM KNN
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旋转森林算法在GF-2卫星影像土地利用分类中的应用 预览
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作者 彭力恒 刘凯 +1 位作者 朱远辉 柳林 《航天返回与遥感》 CSCD 2019年第1期112-122,共11页
“高分二号”(GF-2)卫星影像中精细的空间信息可用于高精度的土地利用分类研究。为了获取基于GF-2卫星影像土地利用分类的最优特征空间,以及将旋转森林算法应用于提高遥感影像分类精度中,文章利用GF-2卫星影像数据,基于光谱特征(4个多... “高分二号”(GF-2)卫星影像中精细的空间信息可用于高精度的土地利用分类研究。为了获取基于GF-2卫星影像土地利用分类的最优特征空间,以及将旋转森林算法应用于提高遥感影像分类精度中,文章利用GF-2卫星影像数据,基于光谱特征(4个多光谱波段和1个全色波段)、指数(植被指数、水体指数及简单比值指数)和变换成分(主成分、最小噪声分离成分与独立成分)构建特征空间,应用基于决策树的旋转森林算法构建面向对象的分类规则集,进行土地利用分类,并与最近邻和决策树算法的分类结果对比分析。结果表明,结合光谱特征、几何特征和纹理特征,采用旋转森林算法得到的分类总体精度为84.85%,Kappa系数为0.819;引入指数、变换成分后分类总体精度提高4.90%,Kappa系数提高0.058;相比于最近邻分类器和决策树分类器,结合旋转森林思想的决策树分类器总体精度分别提高11.97%和15.44%,Kappa系数分别提高0.142和0.184。研究结果可为中国高分辨率卫星影像的信息提取及基于旋转森林算法的土地利用分类研究提供参考。 展开更多
关键词 旋转森林算法 土地利用分类 决策树 "高分二号"卫星 遥感应用
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舰船电子通信系统非平稳数据自动修复方法 预览
19
作者 高玲 赵转莉 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第6期166-168,共3页
非平稳数据自动修复是舰船电子通信系统研究中的一个重要问题,本次研究针对传统自动修复方法修复率低,影响非平稳数据修复质量的问题,提出一种新的方法。该修复方法主要分为两部分,一部分为非平稳数据自动检测,检测采用遗传算法来完成;... 非平稳数据自动修复是舰船电子通信系统研究中的一个重要问题,本次研究针对传统自动修复方法修复率低,影响非平稳数据修复质量的问题,提出一种新的方法。该修复方法主要分为两部分,一部分为非平稳数据自动检测,检测采用遗传算法来完成;另一部分是在检测结果的基础上,利用决策树对非平稳数据进行弥补。结果表明:随着非平稳数据比率的增长,本方法的修复率跨度为5.4%,传统方法的修复率跨度为16.2%,二者对比,本方法的修复效果更好,更能保证数据的完整性。 展开更多
关键词 电子通信系统 非平稳数据 自动修复方法 遗传算法 决策树
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数据挖掘在高校毕业生精准就业中的路径研究——以计算机专业为例 预览
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作者 任培花 阮超 《山西大同大学学报:自然科学版》 2019年第2期26-29,共4页
数据挖掘技术的飞速发展为高校研究人员提供了一种实证研究的手段。很多高校研究员在高校教学、科研、实习、就业等方面开展数据挖掘的应用研究,对提高高校的教学管理水平、科研水平、毕业生就业率等方面都起到了很好的指导作用。本文... 数据挖掘技术的飞速发展为高校研究人员提供了一种实证研究的手段。很多高校研究员在高校教学、科研、实习、就业等方面开展数据挖掘的应用研究,对提高高校的教学管理水平、科研水平、毕业生就业率等方面都起到了很好的指导作用。本文以计算机专业为例,采用数据挖掘中的决策树算法,实现了毕业生成绩数据和就业数据的整合研究,并给出了毕业生精准就业的路径。首先实时抽取教务处学生成绩数据与就业中心毕业生回访数据建立学生数据中心,然后采用决策树算法对数据中心的学生各个维度的数据进行分析,找出影响学生就业的各科权值,通过计算加权平均数得出在校学生的能力指标分数。该分数可以为在校学生就业推荐提供参考依据,能够有效地实现毕业生的精准就业。 展开更多
关键词 数据挖掘 决策树 能力指标 数据中心
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