安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2012B065)
- 作品数:5 被引量:2H指数:1
- 相关作者:王洪海张林张建立王宏海潘怡更多>>
- 相关机构:三联学院中国人民解放军陆军军官学院安徽三联学院更多>>
- 发文基金:安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 应用型本科院校程序设计类课程的教学方法探讨——以安徽三联学院为例
- 2012年
- 国家的发展在科技,科技的发展在教育,对于应用型本科院校来说,培养合格的应用型人才是关键。如何抓好教学质量,提高课程的教学效果,是必须要面对的课题。在应用型本科院校,很多专业都开设了程序设计类课程,文章首先分析了目前在教学过程中存在的一些问题,然后分别从师资队伍、教学方法和教研相结合等教学要件进行了探讨。
- 王洪海潘怡
- 关键词:应用型本科程序设计教学方法师资
- 基于规则挖掘的事故诱因属性的形式化与建模
- 2012年
- 交通事故的诱发因素包括人为、车辆本身、道路、环境等因素,对于已经存在的交通事故数据采用科学的分析方法进行整理、归集,对事故数据库的大量源数据进行合理的属性取舍与必要的形式化,建立有效数据挖掘模型,对于后期的关联规则挖掘具有重要的意义。
- 王洪海
- 关键词:形式化
- 基于类别属性数学期望的分类算法被引量:1
- 2013年
- 提出了一种基于训练集中已有类别的数学期望的分类算法,该算法先将离散属性值映射为相应的数值,并计算各类别中各属性的数学期望,以各类别中各属性的数学期望为坐标,当有新的数据需要进行类别判定时,只要以新数据的属性为坐标,求取其到各个类别的距离,距离最短的类别即为该数据所属类别。该算法不受属性离散性及类别个数限制,可用于属性类别不统一(既有离散型属性,又有连续型属性),且所属类别数较多的分类情况。
- 张林张建立
- 关键词:数据挖掘
- 一种改进的频繁项目集挖掘算法被引量:1
- 2013年
- 针对Apriori算法需要多次扫描数据库以及可能产生庞大候选集的瓶颈问题,提出了一种改进的频繁项目集挖掘算法,该算法仅通过一次数据库的扫描生成一个链表,以比特位的方式存储项目在事物数据库中出现的位置,并在不产生候选集的基础上通过逻辑运算与集合运算的直接生成频繁项目集。经过实例分析,结果表明该算法相对于Apriori算法,能够在保证准确率的基础上拥有更低廉的代价。
- 张林王宏海
- 关键词:频繁项目集数据挖掘APRIORI关联规则
- 分类决策树在交通事故成因分析中的应用
- 2013年
- 交通事故的形成常涉及多种因素,如驾驶人本身、车辆、环境等。以数据挖掘技术中的ID3分类决策树算法对交通事故数据进行分析和研究,得出蕴含在数据中的有益模式,决策树构造结果显示,分类决策树应用于交通事故成因分析中具有可行性与有效性。
- 王洪海
- 关键词:决策树ID3交通事故