摘要：为了解决多值关联规则挖掘中忽视罕见且有价值的非频繁模式的问题,提出了一种新的多值关联规则挖掘算法—QCoMine。该算法引入了量化相关模式的概念,通过考察多值属性间互信息熵和全置信度,找到具有强信息关系的属性集进而产生规则。实验结果表明,由于在属性层和区间层进行了剪枝,因此缩减了搜索空间,提高了算法的性能,且得到更高置信度、更有价值的规则。

摘要：介绍了产品数据管理(PDM)的定义和功能,分析了PDM与质量管理集成的必要性,建立了PDM在生产过程中质量管理子系统的信息模型和功能模型。

摘要：针对目前常用搜索引擎在查询时返回结果数量巨大且杂乱无章的现象,在Web客户端为实现对用户的个性化信息服务设计了一种基于用户兴趣的搜索系统。利用用户的兴趣对于用户提出的搜索条件进行处理,再通过常用的搜索引擎进行查询,并将得到的结果进行二次排序,同时通过反馈信息不断更新用户的兴趣,以满足用户不断变化的需求。实验证明这样在保证了查全率的基础上,提高了查准率,从而提高了搜索效率。

摘要：对基于机器视觉的人体动作识别的成果进行研究,为提高视频数据集中人体动作的识别率,提出一种改进的深度网络模型。采用稠密光流方法处理数据,结合二维卷积神经网络(2DCNN)、三维卷积神经网络(3DCNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)对动作特征进行提取,利用Softmax分类器识别分类。通过KTH数据集进行实验对比验证,分析结果表明,改进模型相比其它已有模型具有更高的识别率,动作识别效果更优。

摘要：为了解决高等院校传统的人员以及教学教务资源管理工作手工方式的弊端,适应信息化的发展,论文通过分析实际的高校教学管理的工作流程,论述了包括用户权限管理、登陆信息管理与维护、发布与查看通知、专业班级管理、教师信息管理维护、教学任务管理、教学进程管理、科研信息管理、教学文档管理、学术会议管理、教师效绩评价、教材选购评价等模块在内的基于B/S模式的教学资源管理系统的设计与实现过程以及相关技术.

摘要：基于数据挖掘技术的客户关系管理系统由数据存储和综合、多维数据分析、数据挖掘、模型库、方法库组成。其系统设计包括数据预处理、预售分析及预测分析模块设计。并采用神经网络建立预测模型,根据客户目前盈利能力预测未来客户盈利能力,为企业决策提供支持。