向剑平
- 作品数：17 被引量：22H指数：3
- 供职机构：遵义师范学院计算机科学系更多>>
- 发文基金：遵义市科技局自然科学基金贵州省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学更多>>
- 子网掩码技术及其应用被引量：1
- 2010年
- 在子网掩码研究中,总是把子网掩码仅作为区分IP地址中网络号与主机号的工具,很少用于对网段的管理。作者利用子网掩码分割有效的子网段,更充分的利用IP地址资源,并将其运用到各个单位或部门中,提高了网络的管理效益。
- 向剑平
- 关键词：子网
- Skyline计算在多维排序问题上的分析被引量：2
- 2009年
- Skyline计算是近几年数据库研究领域研究的热点之一.为研究多维排序问题,定义了Skyline点以及相关概念,对Skyline点在多维排序问题上做了深入分析,分析了在最坏情况下的复杂度,并研究了在各个领域中的应用.Skyline计算在多维数据集上的应用十分广泛.
- 向剑平郑皎凌
- 关键词：SKYLINE计算支配
- 基于动力学聚类技术的银行信贷风险挖掘被引量：1
- 2009年
- 借鉴物理学中动力学原理,提出基于动力学理论的聚类参数挖掘策略,并应用于银行贷款数据风险评估。定义了聚类动力学参数挖掘概念、g-平均、簇的-相似、风险相似度等概念,提出基于聚类动力学参数挖掘的聚类策略挖掘算法CSMA(clustering strategy mining algorithm),分析了该策略在不同参数下对实验结果的影响。实验结果表明,CSMA策略使得聚类分析的精度提高了9%～13%。
- 向剑平唐常杰陈瑜胡进军左劼易树鸿
- 关键词：银行贷款聚类动力学参数
- WMB*:一种提高大数据上软件执行效率改进算法被引量：4
- 2012年
- 为了提高软件的执行效能及提高WMB(WebSphere Message Broker)上大数据消息数据处理的速度,首先定义了单笔柜面交易、硬件标尺、程序执行效率等概念.建立了企业服务总线上的软件执行高效算法(称为WMB*),算法主要解决了在WMB上提高各应用级系统对大数据消息数据及通讯协议的处理和转换速度,以达到提高软件的执行效率.在银行数据集上对不改变大数据消息数据结构和改变大数据消息数据结构的情况做了大量的实验,结果表明,在WMB上,用ESQL语言比JAVA语言在处理消息数据的速度快0.1个数量级,而在CPU占用率(ms/msg)上,用ESQL语言比JAVA语言低得多.WMB*算法适合在大数据上对银行交易数据进行挖掘.
- 向剑平乔少杰胡剑
- 基于中心距序降维的聚类算法被引量：1
- 2010年
- 为提高金融业务数据集上的聚类质量和聚类效率,提出簇的直径、簇间的相似度这2个概念。利用距离尺度降维的中心距序降维法,将多维数据降至一维,在一维上利用自适应排序聚类算法ASC聚类。该算法和传统的Cobweb算法、K-means算法做对比,实验表明该方法能提高簇间相似度,最大提高200%。
- 向剑平唐常杰郑皎凌易树鸿
- 深挖教材 提高教学效益
- 2001年
- 就现行高中数学课本 (必修本 )中的部分不足之处作一剖析 ,并指出教学中如何挖掘这部分教材 ,进行适当的引伸与拓广 ,从学生易于接受的方式进行传授 ,使之形成完备的知识体系 ,提高教学效益。
- 向剑平
- 关键词：教学质量教学效益数学教学
- CEA:基于弱势种群保护抗早熟的聚类淘汰算法被引量：1
- 2009年
- 传统基因表达式编程算法(GEP)决定个体遗传权时过分依赖适应度,忽略了个体间相互关系,造成GEP算法易早熟而影响进化效率。为克服该问题,从理论上研究了造成GEP早熟的原因,并根据研究结果提出弱势种群保护抗早熟的聚类淘汰算法CEA(cluster-elutriate Algorithm);定义β-cluster及相关概念;用种群所含不同簇的数量来度量种群的多样性达到保护弱势种群。利用概率手段详细分析了个体参与下一代的机率。实验表明,基于CEA的算法能很好的防止GEP函数发现时的早熟现象,且极大地提高了函数发现效率。
- 向剑平唐常杰陈瑜王悦杨宁
- SSTM:一种基于西部基础差学生的分步式教学方法
- 2013年
- 西部高校部分学生学习基础较差,针对这部分学生的课堂教学难以用常规的教学方法进行,作者旨在找到更适合的教学方法解决这一难题。主要工作包括:定义了难度系数(D(a))、正确率(R(n,m))等概念,提出了分步式教学法并证明了相关定理。对采用分步式教学法和未采用分步式教学法的学生进行了实验对比,实验表明:采用分步式教学法的学生中回答问题的正确率要高出33%,完成实验报告的正确率要高出29%,回答问题的准确率要高出50%。因此,分步式教学法是有效的教学方法。
- 向剑平赵楠楠
- 关键词：课堂教学正确率
- δ-KCLR:基于优化初始簇的聚类算法及其应用被引量：1
- 2009年
- 本文从优化初始簇入手,提出了改进的聚类算法,提高了信贷风险识别效率及准确率.主要工作包括:(1)实现基于信贷特色的申贷数据集标准化算法;(2)提出δ-相似度度量概念;(3)提出基于δ-K means的信贷风险识别算法δ-KCLR(δ-K-means-risk analysis of thebank credit)算法;(4)实验表明在银行信贷业务分析中,采用δ-KCLR算法可以有效识别隐含在信贷业务中的信贷风险.用这一模型可指导或预测新增贷款人中是否存在贷款风险.
- 向剑平唐常杰陈瑜李川左劼胡进军
- 关键词：信贷风险聚类K均值
- 基于聚类分析的申贷信用等级评价方法被引量：1
- 2011年
- 为了解决申贷信用等级评价问题,介绍了解决银行申请贷款信用等级评价中聚类分析采用的基本概念及术语,提出了2种聚类算法包括基于信贷数据的聚类算法δ-kmeans;基于高维信贷数据的聚类算法ASC,并通过实验对其性能进行比较分析,实验表明:①δ-kmeans算法在信贷风险的控制上取得较好效果;②相比传统k-means和Coweb算法,ASC算法在聚类高维信贷数据上更加有效.利用k-means算法对银行信贷数据的聚类动力学关系进行分析.最后,给出了聚类分析算法在银行信贷领域应用的的难点.
- 向剑平乔少杰胡剑
- 关键词：信贷风险高维聚类
