摘要：常规的学生课程学习状态智能分类方法在进行分类时,其分类规则不明确,进而造成分类的敏捷度较低。文章提出了基于深度学习的学生课程学习状态智能分类方法。首先,该方法将学生课程学习状态进行离散化处理;然后,利用深度学习技术,构建学习状态智能分类规则;最后,对学生课程学习状态智能分类进行判定。通过设计对比实验,实验结果证明了该方法的分类准入数更高,所提方法能够在实际应用中发挥更高的价值。

摘要：由于学习效率受到多种因素的影响,学习效率的评估变得复杂和困难,导致评估差较大。因此,文章提出基于改进主成分分析的高校专业课程学习效率评估方法。该方法首先爬取高校专业课程学习指标数据,利用改进主成分分析方法确定学习评估信息熵;其次,构建高校专业课程学习效率评估函数,得到高校专业课程学习效率综合评价得分;最后,应用模糊K-means聚类算法实现学习效率梯度评估。设计对比实验,实验结果证明了该方法能够准确反映学生的学习效率,在实际工作中有很高的应用价值。

摘要：网络传输通信虽然方便了人们的生活工作,但是在实际应用的过程中时常会出现数据异常的情况,需要加强对其的检测程度,因此,对基于关联规则的无线通信网络异常数据检测方法进行设计。进行异常数据识别,同时,在关联规则下进行簇群检测目标设定,设计低通信道检测模型,构建分布式关联检测架构,结合高斯正态检测实现无线通信网络异常数据检测。最终的测试结果表明:在不同的无线异常数据维数测试范围之中,对比于传统的直线方差检测组与传统分层无线检测组,文章所设计的关联规则异常数据检测组最终得出的误报率相对较低,这表明此检测方法的应用效果更佳,得出的检测误差也均在15%以下,具有实际应用的意义。

摘要：在对高维光谱数据集中的离群数据进行分类和挖掘时,由于传统基于逆k近邻计数的挖掘方法在应用中极易受到宇宙背景噪声、光线衰弱等因素影响,使得成功挖掘出的离群数据点数量少,最终会严重影响挖掘精度。针对这一问题,在引入双区块链结构的基础上,开展高维光谱离群数据挖掘方法设计研究。通过基于双区块链结构的高维光谱数据获取、高维光谱数据离群点检测、基于离群分数的三元组挖掘样本选择和高维光谱离群数据分离,提出一种全新的挖掘方法。通过实验证明,新的挖掘方法可有效解决上述问题,促进挖掘精度的不断提升。

摘要：为提高挖掘结果与对应异常数据类型之间的关联度,确保挖掘结果能够为网络平台异常状态识别提供有力依据,文章引入改进聚类算法,开展网络平台异常数据挖掘方法设计研究。通过基于改进聚类算法的网络平台运行数据分类、网络平台异常检测、网络平台分布式最大频繁序列提取、最大频繁序列数据比对与挖掘,提出一种全新的挖掘方法。通过对比实验结果可知,新的挖掘方法在实际应用中挖掘结果与对应异常数据类型的关联度更高,挖掘结果更具有实际利用价值。

摘要：为了提高数据挖掘的水平,避免挖掘成果中存在噪声信息对技术应用造成影响,本文引进遗传算法,设计了一种针对网络资源的全新数据挖掘技术。通过算法对目标资源数组的迭代,锁定目标密集区域,确定网络资源数据挖掘方向;根据不同网络资源类型设定数据挖掘规则,提取规则与多个数据挖掘行为端口进行对接;在输出网络资源挖掘子集结果后,进行数据的清洗与筛查删除数组中的冗余值,优化数据挖掘效果。实验证明,该挖掘技术不仅可以实现对网络资源的深度挖掘,还可以保证挖掘后的结果具有较强的连续性,在一定程度上解决挖掘结果存在噪声的问题。

摘要：在当前高校毕业生严峻的就业形势下,设计并完成了一个既能够主动为学生提供其感兴趣的、个性化的企业单位招聘信息,同时又能够帮助管理者对学生群体合理分类,提高推荐企业单位的精准性,实现智能化推荐的就业信息服务平台.该平台采用B/S结构,采用优化后的关联规则挖掘算法,有效的辅助院校就业管理部门,在提高就业签约率上有明显成效.

摘要：近些年来,肇事逃逸现象屡见不鲜,为了使那些在交通事故后逃离现场的人落网,需要使用一定的技术对其车辆进行定位。传统方法中定位工作可能受到很多方面的干扰,面对车辆背景变化一类的情况无法更好适应,基于此,人们研发了一种定位系统,在云计算视觉技术的帮助下,这种系统可以实时监控肇事车辆,并将系统获取的信息进行传输;在定位系统工作过程中,可能会需要对大量数据信息进行处理,云技术技术可以有效地解决这方面问题。

摘要：针对当前传统旅行方式与现今人们所追求的旅行模式差异问题,使旅行变得更经济、更自由、更主动。文章在对现有平台状况及定位服务技术进行分析后,研究并提出了一种基于LBS的自主旅游服务平台设计方案。探讨了系统总体框架及主要模块结构,并对部分功能模块做了进一步分析与实现。系统有效提高了用户旅行的自主性,降低了旅行成本,运行稳定,客户端安装便捷,能够满足用户个性化需求,市场应用前景良好。

摘要：为掌握多聚磷酸(PPA)改性沥青胶浆性能,制备不同PPA掺量和粉胶比沥青胶浆,采用锥入度、动态剪切流变(DSR)和弯曲梁流变(BBR)试验,分别对其抗剪强度、高温性能和低温性能进行研究。结果表明:PPA改性沥青胶浆抗剪强度随PPA掺量和粉胶比的增加而增加,其中PPA掺量超过1.5%后增加速率降低,粉胶比超过1.0后增加速率提高;随着PPA掺量的增加,沥青胶浆高温抗变形能力增强,弹性成分比例提高,高温性能温度敏感性降低,而粉胶比增加时高温抗变形能力增强,弹性成分比例和高温性能温度敏感性基本不变;PPA改性沥青胶浆低温性能随PPA掺量的增加而提高,随粉胶比的增加而降低,但试验温度降低到-12℃及以下时两者效应均被弱化,尤其对PPA掺量表现明显。