陕西省教育厅科研计划项目(11JK1068)
- 作品数：5 被引量：57H指数：4
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- 相关机构：西安建筑科技大学更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅科研计划项目青年科技基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于矩阵压缩的Apriori算法改进的研究被引量：30
- 2013年
- Apriori算法是利用关联规则进行数据挖掘的一种经典算法,但其具有产生大量候选项集和多次扫描数据库的缺点。鉴于此,提出了一种基于压缩矩阵的Apriori改进算法,通过扫描一次数据库,将其转化为布尔事务矩阵,按照相关性质对事务矩阵进行压缩,以减少算法的运算量。实验结果表明,改进算法在性能上得到了明显提高。
- 苗苗苗王玉英
- 关键词：关联规则APRIORI算法频繁项集
- 智能组卷中分级带权重知识点选取策略被引量：6
- 2014年
- 针对智能组卷中知识点选取难以满足均匀分布且重点突出的问题,通过建立分级的树形结构知识点管理链表,解决知识点线性管理中知识点密度过大或过小的问题,实现知识点的均匀分布。在分级结构中给出了根据二级权重计算一级权重的数学模型,知识点选取时参考权重,构建了带权重的知识点均匀分布选取算法。算法测试结果表明,所选知识点的相关度低,且各权重知识点的选取比例合理,实现了知识点选取均匀分布且重点突出。
- 鲁萍何宏璧王玉英
- 关键词：智能组卷树形结构
- 一种基于预测计算的无回溯智能组卷策略被引量：2
- 2013年
- 针对中小型题库组卷成功率差且执行效率低的问题,提出了一种基于预测计算的无回溯智能组卷算法。该算法通过预测计算的方法,根据约束条件在访问数据库之前先计算出满足题库题量要求的试卷章节题型分配矩阵,提高组卷成功率,使得数据库访问时无回溯,并在具体选题时按照策略采用批量抽取的方案提高组卷速度。算法具有一定的通用性并为构建智能考试系统提供较高的研究参考价值。
- 鲁萍王玉英
- 关键词：智能组卷多约束
- 决策树方法在气温预测中的应用被引量：11
- 2012年
- 结合陕北某县30年的气象数据,利用决策树的CART分类方法,建立预测气温的决策树模型,为提高预测的正确率还尝试了分季节的温度预测模型。通过反复试验得到各个季节的最佳气温预测模型,为气象预测研究提供了一种参考方法。
- 姜文瑞王玉英郝小琪李富鹏
- 关键词：数据挖掘气温预测决策树CART算法
- 多约束分级寻优结合预测计算的智能组卷策略被引量：12
- 2013年
- 针对智能组卷中多约束制约降低组卷成功率且难以实现知识点自动均匀分布的问题,提出一种多约束分级寻优的策略,通过分级降低问题规模,利用树形结构管理知识点实现知识点均匀分布;针对中小型题库组卷成功率低的问题,在分级寻优中针对章节约束和题型约束提出了一种基于预测计算的无回溯的智能组卷算法,提高组卷成功率。实验测试表明,算法适用于大、中、小型题库,均能得到较理想的组卷结果。
- 鲁萍王玉英
- 关键词：智能组卷多约束
