决策树在成绩分析中的应用探讨

对学生成绩属性的特征进行分类是运用数据挖掘中的决策树方法。利用决策树技术分析影响学生成绩的因素。采用基于CLS算法思想和ID3算法思想的改进算法建立决策树。重视并推广决策树技术在教学中的应用,振兴教育事业。     

基于聚类的决策树在玉米种质筛选中的应用(英文)

[目的]建立一种改进的基于聚类的模糊决策树,并研究其在玉米种质筛选中的应用。[方法]采用一种新型的基于聚类的决策树算法,该算法针对传统的决策树算法不能处理无类别样本的这一不足,进行了改进。同时,将改进算法应用在玉米品种的筛选问题中,通过对叶面积、株高、干重、钾利用率等指标的衡量,筛选出耐低钾性较强的玉米种子。[结果]该算法在玉米种质的筛选上,适用性强且性能较优。[结论]在今后工作中还需进一步验证比较改进的基于聚类的模糊决策树与传统的模糊聚类决策树的性能,并将其应用在更多的实际问题中。     

基于聚类的决策树在玉米种质筛选中的应用

[目的]建立一种改进的基于聚类的模糊决策树,并研究其在玉米种质筛选中的应用。[方法]采用一种新型的基于聚类的决策树算法,该算法针对传统的决策树算法不能处理无类别样本的这一不足,进行了改进。同时,将改进算法应用在玉米品种的筛选问题中,通过对叶面积、株高、干重、钾利用率等指标的衡量,筛选出耐低钾性较强的玉米种子。[结果]该算法在玉米种质的筛选上,适用性强且性能较优。[结论]在今后工作中还需进一步验证比较改进的基于聚类的模糊决策树与传统的模糊聚类决策树的性能,并将其应用在更多的实际问题中。     

基于信息增益法的决策树构造方法

决策树数据挖掘技术是目前最有影响和使用最多的一种数据挖掘技术.决策树构造的方法很多,本研究提出一种基于信息增益的决策树构造方法,给出了相应的决策树构造算法,并通过一个实例对其进行了说明.     

决策树分类技术在图书馆管理中的应用

C4．5算法是决策树分类方法中的经典算法,以高校图书馆为例,运用面向属性归纳和决策树C4．5算法对整个读者流通数据库进行挖掘,并对挖掘的结果及其含义进行评价,为加强图书馆个性化服务提供依据。     

决策树可视化系统模型研究

基于数据挖掘可视化技术,构造了一个决策树可视化系统模型,对数据挖掘中决策树可视化模型进行了分析与研究,其中主要实现了数据可视化、属性约简和决策树可视化模块。针对传统的决策树ID3算法偏向取值较多属性的缺点提出了一个算法,将多类问题转换成2类问题,避免了ID3算法形成的决策树过细,分类不够准确等问题。该算法产生的规则比ID3算法更加简捷,更加概括化,避免了规则中包含不关键的属性。     

一种用于农产品供应链风险预测评估的贝叶斯决策树算法模型

农产品供应链稳定对保障市场供应、稳定需求、扩大居民消费需求具有重要意义.新兴技术的应用可以提高农产品供应链的价值,降低传统供应链的风险.因此,本文在机器学习算法的基础上,将贝叶斯算法融入决策树模型,建立了一种用于农产品供应链风险评估预测的模型.首先,基于贝叶斯算法设计了用于风险划分的决策树模型.然后,使用随机变量的权重构建决策树模型用于风险预测评估.最后,将决策树模型应用于农产品供应链(APSC),提出了APSC管理框架,帮助决策者进行评估分析,以降低农产品供应链风险.实验结果表明,对比模型预测风险的性能达到90%左右,而本文提出的模型可以达到95%左右,证明其具有较高的预测准确性.敏感性分析证实,该模型对市场变化具有较高的灵敏度,可以帮助决策者更好地评估农产品供应链风险并及时调整供应链机制.     

基于决策树分类技术的遥感影像分类方法研究

采用决策树分类技术对遥感影像进行分类,阐述了决策树算法结构和原理,讨论了C4.5基本原理以及新技术Boosting方法,探讨了决策树在遥感数据分类方面的优势,从而提高了遥感影像的分类精度。     

C4.5算法在大豆致病性分析中的应用

介绍了一种决策树C4.5算法的构建方法及其步骤,并将决策树应用于大豆致病分析,由Weka系统实现后得到有一定实用价值的决策树.     

决策树算法在分类预测中的应用与优化

决策树是一类常见的机器学习方法,具有属性结构和较好的分类预测能力,可以根据既定规则完成基本的决策任务。本文阐述了决策树算法的基本思想,并以某银行信贷问题为例,分析了决策树算法在应用中遇到的一些问题,最后给出了性能调优方案。     

基于区块链的农情数据可信融合共享模型设计与实现

为了提高现有农产品区块链溯源模型中的数据传输和查询效率，提出了基于区块链的农情数据可信融合共享模型。首先构建农情数据采集存储优化模型，通过Kafka节点接收网关数据并将结构化数据、非结构化数据哈希值存于区块链，非结构化数据存储于HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统），提升了数据传输效率。其次设计农情数据融合重组共享模型，利用Spark将结构化数据进行重组融合，将融合后的结构化数据、非结构化数据索引存储于Hbase，融合数据哈希值存储于区块链，提升了溯源效率。最后构建农情数据可信验证应用模型，通过比对Hbase中的融合数据哈希值与链上融合数据哈希值、HDFS中各环节非结构化数据哈希值与链上环节哈希值甄别数据真伪，保证了数据的真实性、可信性。在此基础上设计了基于区块链的农情数据可信融合共享系统，并在一玉米供应链进行了实际应用。进行相关测试后发现，与传统的单链型追溯模型相比，本模型全供应链数据存储时间缩短5.26 %，数据查询时间缩短43.47 %。应用结果表明，此模型可以在保证数据可信前提下，通过数据的融合共享提高数据传输效率与数据查询效率，可为农产品供应链溯源系统的研发提供参考。     

发展农业大数据的主要问题及主要任务

大数据的应用已经成为各领域的研究热点.大数据理念和技术在我国农业领域应用方面具有一定的特殊性.重点研究分析大数据应用在我国农业领域时可能遇到的主要问题,从应用过程分析,包括数据获取过程中的数据量化和数据共享问题,数据处理过程中的预处理和元数据产生问题,数据分析解释过程中的客观性问题.针对上述问题,提出了发展农业大数据的3大任务,包括农业数据整合、农业大数据平台构建和多元研究团队培养.     

元模型在工程数据仓库中的作用

工程数据的组织管理分散、模式复杂且随时间变化,这就要求工程数据管理系统不仅可以统一管理数据,而且支持客户化工作、可扩展。这种系统的设计必须依赖数据模型的灵活性和自描述性。本文在分析工程数据的特点及其管理现状基础上,描述了工程数据仓库的体系结构和多层元模型;重点刻画了利用元对象技术实现工程数据管理的设计实现;最后描述了一个现实的利用元对象管理仓库中工程数据的系统-FTEDWS,证明了本方案和元模型的有效性。这种采用元模型的方法提供了一个灵活、可互交换的环境,用以支持系统演化和重用。     

水文信息共享空间数据仓库模型研究

为解决水文信息共享问题,本文从分析水文数据本身固有的特性出发,建立了基于空间数据仓库的具有多层维度和度量属性的水文信息共享数据模型,结合面向对象的思想,提出水文信息单元,并探讨了以之建立水文信息数据仓库的方案。     

无线传感器网络中数据融合隐私保护技术研究

在无线传感器网络中,数据融合是解决节点资源和能量受限的重要技术手段。传感器节点采集敏感私密数据时,融合操作会造成这些隐私数据的暴露。因此,如何在对数据进行充分融合的同时保证其隐私性是无线传感器网络研究面临的一个挑战。首先,根据方案中实现数据隐私保护的根本方法,对现有基于隐私保护的数据融合技术研究现状进行了分类介绍。然后,深入分析比较了典型算法的性能指标,如隐私保护能力、通信开销、运算开销等。在此基础上,探讨了该领域的未来研究方向。     

社交网络用户个人数据转移机制研究

[目的/意义]社交网络逐渐融入到用户生产、生活各方面的同时也造成了数据垄断、数字经济活力下降等问题,构建面向社交网络用户的个人数据转移机制,打破数据垄断,保障用户数字权益,促进数字创新。[方法/过程]对国外优秀的数据转移制度、实践模式以及经典案例进行调研与国际比较研究,分析了数据转移机制实践的效用与问题。[结果/结论]设计了包含信任机制、反馈机制、评估机制、删除机制与监管机制的全流程数据转移管理组织架构以及数据获取、转移路径,打破了大型社交网络平台对用户个人数据的垄断态势。     

大数据背景下高职院校数据素养教育研究——基于广东省科技干部学院商科学生的抽样调查

[目的/意义]针对高职数据素养教育缺位的现状,以师生对数据素养的认知情况为培养现状的分析依据,为高职院校建立科学合理的数据素养培养体系、建设相应的课程体系、合理分配有限教学资源提供参考。[方法/过程]基于已有的数据素养指标体系,构建高职院校数据素养评价体系,采用问卷的方式调查高职学生的数据意识、数据收集、数据组织与管理、数据分析、数据利用与归档、数据伦理6个方面的认知与能力,结合文献提出“三阶递进”式的高职数据素养教育体系。[结果/结论]师生总体具备一定的数据意识,但对商业数据的有效获取能力比较缺乏。具备基础的数据分析能力及表达能力,数据价值的深度挖掘能力不足。数据收集、组织与管理、分析、利用与归档能力认知在群体间的差异明显,认为应从“底层-进阶-高级”3个层次进行教育体系的设计,提升数据素养综合能力。     

山地丘陵区社会经济数据空间化模型构建及应用

社会经济数据的空间化,是地学研究中解决数据结构不一致、空间单元不匹配和数据在空间单元内均一化问题的有效方法.本文基于多因素回归分析建立了社会经济数据空间化处理方法,选取重庆市丰都县为研究区,以人口密度和GDP规模为对象进行了回归建模,为社会经济数据的空间精细化研究提供借鉴.结果表明,采取向后剔除法准则的多元线性回归分析数据融合方法,较好地模拟了研究区社会经济数据的空间分布格局,拟合方程修正后的可决系数均达到0.80以上;将以乡镇为单元拟合的县域社会经济数据融合模型,应用于村域尺度社会经济数据的空间精细化表达,经验证数据吻合度普遍在80%以上,能够较好地实现村域尺度社会经济数据的空间化.因此,就研究区而言,基于多因素回归分析的社会经济数据空间化模型构建,较好地实现了对社会经济数据的反演,为创建区域范围内村域尺度连续的社会经济数据表面提供了支撑.     

基于空间数据仓库的农业大数据研究

农业大数据能从海量的农业数据中寻找和挖掘有价值的数据以及隐藏的信息,准确把握数据之间的内在联系和规律,是发展现代农业的重要推动力。空间性是农业数据的重要特征之一,将空间数据仓库的理论和技术运用到农业大数据中是发展农业大数据的关键。空间数据仓库是数据仓库技术在空间领域的延伸,它能有效地存储、组织和管理农业空间数据,实现农业异质数据转换、集成与调度,并为农业数据分析提供支撑环境。讨论分析了农业大数据的体系结构,并利用空间数据仓库在空间数据处理上的优势,结合空间数据挖掘的理论知识,从数据采集、数据集成处理、数据分析和数据应用4方面对农业大数据进行了全面的研究和分析,最后针对我国农业大数据的研究现状提出了一些建议和思考。     

大数据在图书馆的应用研究与探讨

大数据作为一项新兴的信息技术,对图书馆的数据存贮、数据分析计算能力是一次检验,并会对传统图书馆业务产生不小的冲击。对于图书馆本身可以通过重视用户数据与信息、利用数据分析工具提高自身服务的创新应对考验与挑战。笔者对中美图书馆大数据应用现状做了对比,分析并阐述了大数据给图书馆带来的机会与影响,并对大数据在图书馆中的应用提出了建议。