“数字图像处理”课程教学实践与探讨

"数字图像处理"是信息类专业重要的本科专业课程之一。在为我院本科生讲授的"数字图像处理"课程实践中,我们尝试融合多种教学手段,提升课程教学效果。本文结合前期教学实践,从可视化教学手段、知识关联比较、理论结合实践、双语教改和教学大纲改进等方面介绍在该课程教学方面的一些探索和体会。     

基于关联规则挖掘的Apriori改进算法

关联规则挖掘是数据挖掘技术的一个重要分支,其中Apriori算法是最经典和最有影响力的算法。本文在讨论和分析了关联规则挖掘的基本概念后,提出了一种减少扫描数据库次数的改进算法。改进后的算法分析证明,它可以有效地提高数据挖掘的性能。     

热光二阶关联的影响因素实验研究

热光HBT测量值可定量表示热光场的二阶关联程度.实验研究了物光和参考光的光程差及热光源横向尺寸对热光二阶关联值的影响.结果表明:随着物光和参考光光程差增加,HBT值会降低并且其半高全宽增大;随着光源横向尺寸增加,HBT值降低,其半高全宽减小.     

2006-2012年我国关联数据研究论文的定量分析

以2006-2012年我国所发表的关于关联数据的论文为分析数据,采用文献定量分析的方法进行统计分析,从时间分布、作者分布、期刊分布、研究资助基金分布和主题分布几个方面来分析我国关联数据研究的现状。同时,总结研究中尚存在的不足,探讨研究发展的趋势。     

关联规则中基于模糊遗传算法的研究与改进挖掘技术

网络数据通常以爆炸式的聚集形式出现,导致曾提出的关联规则挖掘方法挖掘性能不好。基于上述原因,提出一种关联规则中基于模糊遗传算法的挖掘方法,此方法通过构建挖掘模型,将关联规则与模糊遗传算法融合在一起,进而给出待挖掘数据的适应度函数,并使用阈值对其进行限制。模糊遗传算法将对适应度函数进行交叉分配和编译分配,以改进方法的隶属度线性状态,获取更为有效的挖掘结果。实验结果表明,改进后的方法挖掘稳定性较强,挖掘精度较高,且挖掘时间较少。     

首秦一号连铸机事故出坯功能的研究与应用

随着工业自动化程度的日益提高,PLC在工业自动化中起着举足轻重的作用,在国内外已广泛应用在机械、冶金、石油、化工、轻工、纺织、电力、食品、交通等行业。经验表明,80%以上的工业控制可以使用PLC来完成。伴随着PLC的广泛应用变频器厂商逐步的推出和完善它们与PLC之间的接口类型和方式,来实现PLC对变频器进行远程参数监控与操作控制。众所周知,在某些领域和特定的生产线国内的自动化设备还是比较陈旧和落后的,很多设备的功能还无法达到当下主流控制理念的要求,这就导致了很多在正常生产中的突发事故发生后不能准确和快速的处理,造成延缓生产任务、损伤设备等直接的经济损失。本文主要介绍了通过对首秦1#铸机现有本体辊道电机使用罗克韦尔1336IMPACT系列变频器功能的深刻消化理解及1336-GM5、L7E和T10控制板的应用,实现了当1#铸机出现事故停浇重大事故后,可以在10分钟内完成对本体变频器进行手动控制,将事故坯及时从铸机扇形段内直接拉出,完全避免了事故造成的重大经济损失。     

基于灰色关联的灰色犹豫模糊VIKOR方法

犹豫模糊集作为模糊集的最新扩展形式,有其独特的优势.在现实的犹豫模糊决策中,决策信息往往是不确定的灰信息,因此所提出的灰色犹豫模糊集合(GHFS),即属于对犹豫模糊集的扩展,更属于灰集的一个特殊分支,拓展了灰色系统的应用领域.还给出了灰犹豫模糊元的距离计算公式,进而提出了GHFS的灰关联加权和VIKOR决策方法,最后用专业市场发展策略的算例证明了方法的有效性与实用性.     

区间数的弱属性层次分析方法及其应用

在弱属性层次分析方法的基础上,将专家的判断转化为区间数的形式,建立了区间数弱属性层次分析模型.模型即解决了定性化的判断定量化,又能反映专家判断的模糊性.将模型应用到北京绿色交通的评价中,为政府决策提供了定量化的依据,具有一定的应用价值.     

面向客户群的服务方案配置规则挖掘方法

产品/服务配置规则获取的主要方式是用数据挖掘技术从设计实例数据库中提取.客户化服务方案配置规则为服务功能需求和方案特征间的关联规则.考虑到常用关联规则挖掘算法Apriori具有运算复杂的缺点,提出基于PIETM(Principle of Inclusion—Exclusion and Transaction Mapping)算法的配置规则挖掘方法,考虑置信度和有趣度指标,提取强关联规则.针对配置实例数据库数据量较大时,配置规则挖掘的效率会降低且会产生大量冗余规则的问题,采用二元语义模型表达定性的服务功能需求,将同类客户群的功能需求进行合并,替换多样化的功能需求,减少规则的冗余.最后以一工程机械制造企业服务方案配置规则挖掘为例,验证了所提方法的有效性.     

基于客户感知的满意度关联分析研究

客户感知对企业业务发展、市场份额扩张等具有重要影响,如何提升客户感知是当前企业发展面临的重要难题。造成的满意度研究中,重视满意度问卷的设计以及满意度调研数据的获取,却未进行进一步的分析与挖掘。针对先期工作中的不足,在满意度课题中引入大数据技术,将用户满意度与具体的网络考核KPI指标进行关联,通过建立关联模型来查找用户满意度与具体KPI指标之间的关联关系,从源头上采取行动来提升客户感知。