摘要：相对于高中生来说,高中阶段是学生人生成长的关键时期,而英语作为一种应用型语言,对于学生今后的人生成长会有极大的帮助。现阶段,在我国高中英语写作教学当中普遍存在着些许不足,譬如,首先,学生存在着相对不高的写作兴趣,其次,学生在被动接受知识向积极主动应用语言写作的过程当中存在着一些问题。因此,为了充分符合我国新课程改革的基本要求,以及激发学生写作表达的欲望,通过多元化的教学方式,以及合理的科学评价,让学生感受到写作存在的魅力,全面提升高中英语学习效率。现阶段创意写作通过积极鼓励学生应用想象力表达自身的想法,而且不拘泥于格式和载体形式,这样让学生的英语兴趣和欲望得以有效加强,所以创意写作对于高中英语教育教学的提升会有极大的助推,而本文则在此方面进行了分析和探究。

摘要：针对目前用户侧电力大数据挖掘技术存在数据挖掘准确率、训练集分类精度、数据挖掘效率较低的问题提出了基于泛在电力物联网的用户侧电力大数据关键技术。在泛在电力物联网中,确定正常电力大数据与异常数据之间的关系,计算异常电力大数据特征,加权处理电力大数据,完成电力大数据特征提取,采用数据概率理论结合电力大数据预处理方法,将泛在电力物联网应用到数据挖掘算法中,设计用户侧电力大数据挖掘算法,通过分析电力大数据现状、预处理电力大数据、数据挖掘以及评估挖掘结果,设计用户侧电力大数据挖掘流程,实现用户侧电力大数据的挖掘。实验结果表明,基于泛在电力物联网的用户侧电力大数据挖掘准确率及训练集分类精度较高,且能够有效提高数据挖掘的效率,具有更好的挖掘性能。

摘要：针对整合Oracle数据库异构资源,改善联邦数据库、中间件以及数据仓库三种资源整合方法性能较差的问题,研究一种基于改进ORM的Oracle数据库异构资源整合方法。该方法分为三部分:首先利用改进的ORM技术访问多源异构Oracle数据库,从中抽取数据资源,然后对数据资源进行预处理,包括清洗、降维和加载等,最后利用KNN算法对处理好的数据资源进行分类整合。结果表明:与联邦数据库、中间件以及数据仓库三种资源整合方法相比,应用本方法,访问集成所耗费的平均时间更短,集成命中率更高。由此可证,本整合方法能在更短的时间内整合出更为全面、准确的资源,整合性能更好。

摘要：传统电网输电量异常数据检测方法存在检测准确率较低的缺陷,为了解决上述问题,提出基于并行分类算法的电网输电量异常数据检测方法。以现有电网输电量异常数据为依据,基于信息熵提取输电量异常数据特征,采用无线mesh网络结构采集电网输电量数据,通过并行分类算法预处理输电量数据,得到输电量数据分类结果,经过随机森林模型检测并修复输电量异常数据,实现基于并行分类算法的电网输电量异常数据检测。仿真对比实验结果表明,提出的电网输电量异常数据检测方法极大地提升了检测准确率,充分说明所提方法具备更好的检测效果。