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基于资源共享平台的学生科技创新能力培养与提升策略的研究被引量：2: 2015年; 为提升地方工科大学学生科技创新能力,充分利用各高校优质资源共享平台,根据地方工科大学学生创新能力培养和提升的构成要素、内在结构以及要素间的交互作用,提出了基于高等教育资源共享平台的地方工科大学学生科技创新能力的六条具体培养与提升策略。; 韦锦义王智文向桂云; 全文增补中

基于粗糙集方法的广东省粮食产量影响因素分析被引量：15: 2014年; 粮食的生产一直受到我国政府的高度关注与重视。农业经济学界已有不少论文对于各省区,采用不同的统计分析方法,来分析粮食生产的主要影响因素,其中最常用的是主成分分析,此方法存在一定的局限性。为了能从大量的、不完全的数据中找到隐含的、有价值的信息,该文总结了广东省的粮食生产概况,选用数据挖掘中的粗糙集方法,以1996～2012年的统计年鉴中的数据为基础,选取了乡村劳动力、耕地面积、农业机械动力、灌溉面积、化肥用量等17项与广东省粮食产量相关的因素进行分析。研究结果表明,对于广东省粮食产量影响较大的因素有化肥用量、水库总容量以及人均经营耕地面积。从分析来看,近年来广东省粮食产量并未随着化肥用量和水库总容量的增大而增加,但人均经营耕地面积对于产量的增加有着正面影响。针对这些问题,给出了稳定粮食播种面积,改良耕地质量,加强农田水利建设,加大农业科技投入,转移农村富余劳动力的建议。; 欧阳浩戎陆庆黄镇谨陈波王萌; 关键词：粮食产量化肥用量粗糙集

视频足球比赛中的团队行为识别研究综述被引量：3: 2016年; 对有计划高协同性多运动员(智能体)团队行为的理解和识别,是计算机视觉研究领域的重要研究问题之一.从视频足球比赛行为识别过程中的目标跟踪与检测、行为表示、分类器的构建及行为识别等4个方面详细分析和总结了团队行为识别研究国内外现有成果;分析了团队行为识别研究尚待解决的问题及未来研究趋势,为未来的视频足球比赛中团队行为识别及多目标行为识别的研究提供了新思路及文献参考.; 王智文王宇航; 关键词：遮挡

广东省农林牧渔业与其他产业的关联效应分析被引量：7: 2015年; 如何处理好农林牧渔业与其他产业之间的关系,直接关乎到我国经济的可持续性发展。为了了解广东省农林牧渔业与其他产业的关联效应,该文采用Excel和Matlab分析软件,根据产业关联分析理论分析了广东省的投入产出表,从定量的角度获得了广东省农林牧渔业与其他产业的直接关联和完全关联系数。从分析的结果来看,要发展广东省农林牧渔业,则必须优先发展关联产业,特别是要做好食品制造及烟草加工业的开发;需要加大对农林牧渔业的投入,提倡生产的科学化,技术的现代化,管理的规范化;考虑到许多行业既成为了农业的生产者,同时也是农业的消费者,政府必须协调好各个产业的发展,同时也要发展循环经济;由于产业之间也存在着间接影响,与农林牧渔业间接关系紧密的有通信设备、计算机、电子设备制造业等其他产业,政府必须提高农民的信息化水平,以及科学化的生产能力。; 欧阳浩戎陆庆王智文黄镇谨陈波刘智琦; 关键词：农林牧渔业产业链

基于高性能云架构的高等教育资源共享平台构建技术研究被引量：2: 2015年; 为提升高校的科研能力及教学水平,将各高校不平衡的优质资源共享,为其提供一个方便、透明的资源使用平台,实现无冲突、安全、灵活地共享各种异构、动态资源,并最终实现资源共享和协同工作,对基于高性能云架构的高等教育资源共享平台构建技术进行了研究。; 韦锦义王智文向桂云; 关键词：共享平台优质资源; 全文增补中

基于Excel数据挖掘实现制造企业的决策支持被引量：3: 2014年; 以往对于制造企业的数据挖掘研究,大多停留于理论和概念的介绍,很少有与具体应用软件结合的。Excel是最常用的电子表格软件,已被各制造企业普遍使用,从2007版以后的Excel软件增加了数据挖掘插件,使用Excel实现数据挖掘,投入和学习成本极低。本文介绍了如何使用Excel软件的数据挖掘功能,来实现制造企业的智能办公与决策支持。使用此数据挖掘功能,分析了1980-2011国家统计金属切削机床和轿车的产量数据,设计了预测模型。本文最后使用了Excel提供的检测类别功能,实现了人力资源管理中员工能力的聚类分析。实验结果证明Excel的预测和聚类分析都是有效的。; 欧阳浩王智文陈波王萌韦灵; 关键词：数据挖掘决策支持

基于JSP技术快递业务处理系统的设计与实现被引量：3: 2014年; 论文针对现有快递公司的快递业务中缺乏系统化管理或管理不够完善等方面的缺陷,设计并实现了基于JSP技术的快递业务处理系统。该系统可为客户提供方便、快捷的快递投寄服务并反馈客户的意见。通过查询,客户和快递公司工作人员可清楚知道快件的实时状态,提高服务效率,达到完美服务的目的。; 王智文; 关键词：JSP

基于信息增益的模糊K-prototypes聚类算法: 2015年; K-prototypes聚类算法结合了K-means算法和K-modes算法,可用于分析混合属性的数据对象。传统的K-prototypes聚类算法在计算数据对象的相异度时,未考虑各个属性对于最终聚类结果的影响程度,而现实世界中,各属性的重要程度是不同的。使用了信息论中信息增益的计算方法,来获得各个属性的权值。在计算各属性的差异度时,乘以这些权值,从而可以获得更为准确的聚类结果。为了增加算法处理模糊问题的能力,本算法引用了模糊理论,从而使其具有较好的抗干扰能力和处理不确定性问题的能力。通过对四个UCI数据集的聚类分析实验,表明了本算法的有效性。; 欧阳浩王智文戴喜生刘智琦; 关键词：聚类信息增益

基于K-means的最小生成树聚类算法被引量：3: 2014年; 传统的K-means算法只能识别出类似球形的数据集,传统的MST聚类算法虽然能识别任意形状的数据集,但对噪声和异常点十分敏感,由此提出了一种将K-means聚类与MST聚类相结合的聚类算法。此算法先使用K-means算法将数据分割成多个小的类似球形的数据集,然后对各个小的数据集的均值点采用MST聚类算法进行聚类分析。实验证明此算法具有较好的抗干扰性,并且可以识别出任意形状分布的数据集。为了评价聚类算法的性能,文中同时提出了一种新的聚类质量评价函数,实验证明此评价函数是有效的。; 欧阳浩陈波黄镇谨王萌王智文; 关键词：聚类分析 MEANS 最小生成树

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广西壮族自治区自然科学基金(2013GXNSFAA019336)