摘要：针对多分类问题,将粒计算与最优二叉树相结合来构建SVM多分类模型。应用粒计算思想粒化多分类问题,计算出每个类别的粒度;以粒度为权值集合,构建哈夫曼树,以解决类内样本分布不均和分类效率低下的问题;对粗粒结点分别设计多个SVM分类器;最后,以低温存储罐材料多分类问题为研究背景,对模型进行了仿真验证。与其他方法的对比分析表明,该模型提高了分类效率,为多分类问题的处理提供了一个新的研究思路。

摘要：本文介绍了VxD技术的原理和应用 ,并对企业网信息安全防护系统的特点、开发设计作了简要的介绍。利用VxD技术 ,通过置网卡于混杂状态 ,实现了直接从网卡上截取进出网络的数据包 ,通过智能拆分、协议分析 ,对每个数据包的源IP地址、目的IP地址、源MAC地址、目的MAC地址、协议类型、源端口和目的端口等信息进行安全规则过滤 ,以实现对网络共享资源的实时监测 。

摘要：提出了一种动态聚类统计分析方法,该方法融合了集对理论中的多元联系数的不确定性和聚类分析的思想,通过计算模糊相似矩阵和传递闭包,选取进行模糊聚类,并可针对不确定值的变化分析对其进行动态调整。将该方法应用于高校相近专业课程的集对聚类,按照教师工作量均衡的原则,构建了高校相近专业师资配置优化模型,给出了一套师资优化策略,依照动态调整的原则对各相近专业的师资进行整合,达到高校相近专业师资共享的目的。

摘要：提出一种新的聚类预测与动态统计分析方法,融合了集对理论中的同异反(identical different opposeI,DO)不确定性和聚类分析的思想,通过找出最小和最大相似集合,统计每个类别中的最小值和最大值,从而做出相应的决策,并可对不确定值的变化趋势进行预测,做进一步的估计处理。将该方法应用到“BUS教育”中对学生搭乘“BUS”的人数进行估计、预测和统计,对各个知识模块的学习人数进行统计,并给出最大最小值,从而进行适当的师资配置,并结合《计算机文化基础》教学的实际应用,讨论了这种方法的有效性和实用性。

摘要：为解决直接对不同形式背景的数据构建区间概念格后分别抽取关联规则会存在规则缺失的实际问题,必须首先对不同的区间概念格进行合并。为提高格结构的生成与合并效率,首先对区间概念格的渐进式生成算法进行改进,将概念分为存在概念、冗余概念和空概念,分别以结构体的形式存储;进一步,分析区间概念格中外延和内涵之间的二元关系,给出了区间概念格纵向合并的充分条件——区间概念格的一致性;讨论了内涵一致的概念在合并后分为六种情况,并给出相应的判定定理;应用广度优先原则,通过对原区间概念格节点内涵的类型判定及不同的处理方法,设计了一种区间概念格的纵向合并算法。最后,通过实例验证了算法的有效性和高效性。

摘要：对模糊序贯决策算法进行了优化设计,构建了一种基于模糊关系矩阵的模糊序贯决策算法,并利用Matlab程序实现了算法,给出了源程序,通过实例分析说明了算法的简洁性。

摘要：针对国内现有的高等教育满意度模型存在的不足,在结构方程的权数确定时采用了基于因子分析的Probit模型,从而建立学生满意度模型,弥补了现有方法的不足,既能避免指标的选择主观性强,又能找到影响学生满意度的主要因素以及这些因素的影响程度,进而为提高学生满意度提出合理化建议。

摘要：作为数据挖掘核心任务之一的关联规则发现已经得到了广泛的研究。而由二元关系导出的概念格则是一种非常有用的形式化工具,非常适于发现数据中潜在的概念。分析了概念格与关联规则提取之间的关系,根据需要对格结构进行了相应的修改,提出了关联规则格的概念,并提出属性链表这种数据结构,基于这种链袁提出了关联规则格的渐进式构造算法。通过对算法进行分析,得出了比Godin算法更好的时间效率。

摘要：高校学生对教育服务的满意度调查非常重要,但现有的满意度卷设计并不理想。本文从期望教育服务与实际感受到的教育服务的差距的角度出发,探讨了教育服务满意度的概念、教育服务满意度的衡量、教育服务满意度的测度方法,从教育服务营销阶段、教育服务执行阶段和教育服务结果阶段构建了学生满意度指标体系,建立重要性和满意度的二维分析表,并阐述相应的调查问卷的设计与实施过程。

摘要：针对普通高校教师绩效评价研究的现状,结合地方院校的实际,确定了普通高校教师绩效评价的指标体系,设计并实现了基于B/S模式的普通高校教师绩效评价系统,对系统的设计原则、功能以及开发和运行环境进行了详细阐述,对系统的工作流程和实现的关键技术进行了重点描述,系统对教师的教学、科研、重大工作、教师工作等方面进行评价,使得教师评价工作实现了数字化、网络化,保证了评价工作的公平、公正。