数据挖掘作业
自动化双小车岸桥作业系统数据挖掘和分析
自动化双小车岸桥作业系统数据挖掘和分析俞迎辉1㊀王㊀岩1㊀陈建明21㊀上海振华重工(集团)股份有限公司2㊀上海国际港务(集团)股份有限公司尚东集装箱码头分公司㊀㊀摘㊀要:为了有效地提高码头整体的作业效率,设计并实现了自动化双小车岸桥作业数据分析系统㊂该系统根据岸桥作业情况,通过对作业的内部交互㊁指令执行等数据进行抽取和建模,建立数据仓库,并提供前端可视化分析工具,为港口岸桥作业的优化提供决策依据㊂通过使用该系统,可查找影响效率的关键节点和指令因素,并采取优化交互流程和改进单机指令方案的对应措施,从而提升岸桥作业的整体效率㊂㊀㊀关键词:自动化双小车岸桥;作业效率;数据仓库;数据分析Data Mining and Analysis of Automated Double-trolley QuayCrane Operation SystemYu Yinghui1㊀Wang Yan1㊀Chen Jianming21㊀Shanghai Zhenhua Heavy Industries Co.,Ltd.2㊀Shangdong Container Terminal Branch,Shanghai International Port(Group)Co.,Ltd.㊀㊀Abstract:In order to effectively improve the overall operation efficiency of the terminal,the operation data analysis system for the automated double-trolley quay crane is designed and implemented.According to the operation of quay crane, this system extracts and models the data from the internal interaction of operations and instruction execution,the data ware-house is established and front-end visual analysis tools are provided,which can provide decision-making basis for optimiza-tion of port quay crane operation.By using this system,key nodes and instruction factors affecting efficiency can be found. And taking measures to optimize the interaction process and improve stand-alone instruction scheme.Therefore,the overall efficiency of quay crane operation can be improved.㊀㊀Key words:automated double-trolley quay crane;operation efficiency;data warehouse;data analysis1㊀引言近年来,全球航运业的市场环境以及码头技术发生着日新月异的变化,码头的自动化㊁智能化成为其最重要的发展趋势之一㊂作为面对船舶作业的第一线设备,具有中转平台的智能化双小车岸桥得到了快速发展㊂相比人工常规岸桥,自动化双小车岸桥增加了门架小车及中转平台,其作业任务的调度㊁作业流程的控制㊁设备间的协作㊁岸桥与水平运输系统的衔接都由智能系统实现㊂智能系统由作业任务计划层㊁管理层㊁执行层㊁设备层等多层系统组成,每层系统内部及系统之间的协调是影响整体作业的关键因素之一㊂因此需针对智能系统的各关键性能指标进行数据分析,为码头运营企业效率优化提供依据㊂2㊀研究定位岸桥作业数据分析系统针对岸桥作业情况进行建模,生成数据仓库,并提供可配置化的方法,对作业数据进行展示及分析,具有2个主要功能㊂(1)提供可视化界面㊂用户可以看到以集装箱㊁任务为单位的宏观作业数据结果;也可以根据自身需要对船舶航次㊁作业时段㊁岸桥设备进行组合,生成所需的作业数据分析结果㊂(2)提供微观数据分析结果,即每个关键节点数据㊂主要包括岸桥主小车/门架小车装卸集装箱㊁中转平台人工拆装锁钮的过程中,智能系统内部各层子系统间的交互信息与指令细节㊂分析结果作为作业效率纵向分析的依据,能对4个方面的优化提供依据㊂(1)系统功能划分㊂在现有智能控制系统的架83Port Operation㊀2019.No.5(Serial No.248)构下,采集流程内每一环节的交互数据并进行量化分析;对智能系统的计划㊁控制㊁执行层之间功能范围划分的优化提供数据支撑㊂(2)调度策略㊂对中转平台关联设备(主小车/门架小车)之间竞争等待情况进行分析,为系统优化调度方案提供依据㊂(3)环境因素㊂对影响作业的风速等环境因素进行实时监控,给出不同环境因素对作业效率的影响程度,为调整不同环境下的作业规划提供大数据支撑㊂(4)人员因素㊂对操作人员的人工介入次数㊁对位次数㊁平台人工操作情况等进行数据监控及分析,为优化人员作业规划提供依据㊂3㊀设计分析3.1㊀岸桥作业基础数据仓库建立3.1.1㊀岸桥作业基础数据定义双小车岸桥将岸桥作业分解为2个工序,分别由2个小车来完成,2个工序间设置集装箱中转平台,即前小车负责船上舱位与中转平台间的起吊搬运,门架后小车负责中转平台与水平运输车辆间的起吊搬运[1]㊂集装箱码头的船边作业,参与的单位数目众多且关系复杂㊂船舶进港后靠泊时的解缆绳㊁集装箱装卸的积载计划㊁劳务工人拆解系固工具㊁后线堆场的装卸配合以及各单位人员管理,都与船边装卸效率有着密不可分的关系㊂为了提升作业效率,必须紧密衔接各个环节及流程[2]㊂岸桥作业数据分析系统把作业全过程的各个关键环节数据作为数据仓库的原始数据㊂(1)开工准备阶段㊂系解缆㊁等大车到位㊁吊运锁钮箱㊁分配锁钮框(台座吊装)㊁解锁钮㊁拆绑扎㊂(2)装卸作业阶段㊂主小车向船侧停靠和等待㊁主小车船上作业㊁主小车向平台侧停靠和等待㊁主小车平台作业㊁门架小车向平台停靠和等待㊁门架小车平台作业㊁门架小车向车道停靠和等待㊁后小车对水平运输系统作业㊁人工作业箱子㊂(3)等待阶段㊂装卸船过程中发生的各种等待,是影响整体作业效率的主要因素,主要有无指令耗时(任务间隔时间)㊁指令响应耗时(手自动切换)㊁主小车进平台/平台作业等待耗时㊁门架小车作业水平运输设备等待耗时㊁门架小车在平台外等抓放的耗时㊂(4)辅助作业阶段㊂船型扫描学习㊁安全标定㊁吊装台座㊁工人拆装锁钮等人工时间,主要有换装锁钮框耗时㊁岸桥大车换贝耗时㊁开关舱耗时㊂(5)故障处理阶段㊂故障次数㊁故障维修时间㊂(6)完工及其他阶段㊂绑扎紧固时间㊁吊运锁钮箱㊁收集锁钮框(台座吊装)㊁大车避让㊁起趴大梁㊁系解缆㊁岸桥非工作状态时间等㊂3.1.2㊀岸桥作业基础数据仓库根据以上基础数据的分解和分析,建立几个维度的数据仓库,以供后续数据挖掘和展示㊂存储任务计划层和管理层之间交互情况见表1㊂表1㊀交互信息数据表序号数据1任务计划层和管理层之间交互事件索引2任务计划层和管理层之间交互事件创建时间3任务执行的桥吊编号4任务交互方向(计划层到管理层,管理层到计划层) 5任务交互事件类型6任务设备类型7任务编号8任务桥吊抓箱箱号1,2,3,49任务装卸方式(装船,卸船)㊀㊀存储任务基础数据见表2㊂表2㊀任务基础数据表序号数据1任务编号2任务作业箱编号3任务开始执行时间4任务结束执行时间5任务装卸方式(装船,卸船)6任务桥吊编号7任务设备类型8任务主小车耗时(ORDER时间范围)9任务门架小车耗时(ORDER时间范围)㊀㊀存储箱子所有统计信息见表3㊂表3㊀箱子统计信息数据表序号数据1任务箱编号2任务桥吊编号3任务装卸方式(装船,卸船)4任务主小车开始时间5任务主小车结束时间6任务门架小车开始时间7任务门架小车结束时间8任务门架小车耗时9任务拆装锁钮时间10任务主小车耗时11任务主小车ORDER间隔时间12任务门架小车ORDER间隔时间13任务总时间93港口装卸㊀2019年第5期(总第248期)㊀㊀存储主小车门架小车指令数据,见表4㊂表4㊀指令信息数据表序号数据1桥吊编号2任务名3作业任务产生的当前指令编号4作业任务产生的当前指令名5任务设备类型6指令开始时间7指令结束时间8当前指令状态9当前指令状态名10指令错误编号11当前吊具类型12当前风速13当前设备位置信息㊀㊀存储主小车指令流程数据,见表5㊂表5㊀指令流程数据表序号数据1任务桥吊编号2任务指令类型3指令流程模式编号4指令流程模式名称5指令流程模式开始时间6指令流程模式结束时间7指令流程模式间隔时间8任务信息3.2㊀岸桥作业效率数据挖掘集装箱码头岸边装卸效率主要包括单台岸桥装卸效率和单船泊位效率2个指标[3]㊂岸桥作业数据分析系统提供基于基础数据仓库的统计分析,以及以岸桥㊁船舶为单位的作业集装箱量㊁作业循环数㊁岸桥作业效率数据㊂3.2.1㊀单台岸桥作业效率(1)单台岸桥自动净效率㊂岸桥在带有自动作业任务的情况下,能够达到的效率数值,即自动作业阶段平均每小时的岸桥自动任务量㊂(2)单台岸桥毛效率㊂岸桥在某一段时间内的作业效率(含人工作业)㊂岸桥作业数据分析系统提供岸桥整体㊁主小车㊁门架小车㊁装船㊁卸船㊁舱内作业㊁舱外作业㊁箱量㊁循环数的效率数据㊂完整的岸桥毛效率数值为平均每小时的岸桥作业任务量(自动与手动任务)㊂岸桥作业分析系统从数据仓库中进行数据提取㊁整合后处理,并得出桥吊效率数据(见图1)㊂岸桥作业数据分析系统对服务于该船的各台岸桥的所耗费的时间进行统计和分析,生成统计图表(见图2)㊂图2中,岸桥06的门架小车执行单个任务的平均时间较其他岸桥更长;岸桥05的主小车执行单个任务的平均时间较其他岸桥更长;岸桥04的主小车人工作业时间较其他岸桥更长;系统根据用户设定的阈值,对超标的统计数据进行特殊化显示以提示用户关注岸桥的作业情况㊂图1㊀单台岸桥作业数据3.2.2㊀船舶单位的作业效率数据船舶单位的作业效率数据用于计算以商业船为单位的作业效率㊂用户选择船舶航次后,系统计算该时段内服务该船的岸桥,并将每台岸桥的信息整合统计,生成船舶单位的分析结果㊂(1)船舶单位的自动净效率㊂某船舶航次,单位时间内船舶自动净作业量,即统计所有服务该船的岸桥的有效作业(岸桥处于作业状态)时长,并以4Port Operation㊀2019.No.5(Serial No.248)图2㊀岸桥作业数据此计算出平均每小时的对船舶作业任务量㊂(2)船舶单位的毛效率㊂某船舶航次,单位时间内船舶毛作业量,即统计所有服务该船的岸桥的整体作业时长(包含故障时间等),并以此计算出平均每小时的船舶单位作业任务量,并提供扣除维修时间及非作业时间分别对应的船舶毛效率数值㊂3.3㊀岸桥作业效率影响因素数据挖掘岸桥作业数据分析系统不仅提供作业效率数据统计,同时也对微观层面的影响作业效率的因素(包含指令㊁环境等因素)进行分析,并通过二维图表对作业微观数据进行展示(见图3)㊂图3㊀作业微观数据㊀㊀水平方向为任务生命周期㊂以卸船为例,起点为岸桥卸船的开始时间,终点为岸桥卸船的结束时间㊂计算方法为:开始时间=系统生成作业任务后被任务管理层14港口装卸㊀2019年第5期(总第248期)选中并开始执行的时刻;结束时间=任务管理层在完成装卸船任务后反馈任务计划层的时刻㊂水平方向上的刻度为系统间交互时刻,具体为任务管理层与自动化执行层㊁任务管理层与计划层之间的交互时刻㊂该数据来源于任务计划层与管理层之间的交互数据库㊁任务管理层与自动化执行层的交互日志㊂对某些系统,岸桥主小车任务与门架小车任务相互独立,需根据任务信息中集装箱号和作业时刻进行匹配㊂以卸船为例,主小车把集装箱从船舶放到平台,与门架小车把集装箱从平台放到水平运输设备是2个独立的任务,需用集装箱号及任务的发生时刻作为键值,关联为一个完整的作业过程㊂垂直方向表示任务生命周期内每个时刻具体的作业情况以及环境因素,目前分为7个部分的内容㊂(1)小车指令㊂显示主小车㊁门架小车任务生命期间内的单机指令类型,需根据指令发生的开始㊁结束时间在图表上进行定位㊂采集规则:以当前任务与指令的关联关系找到指令,用指令的开始㊁结束时刻在水平方向上定位㊂用户可通过比对小车指令之间㊁指令与交互时刻间的时间间隔,分析出指令衔接的流畅度㊂(2)小车流程模式㊂显示主小车㊁门架小车指令对应的流程模式㊂流程模式是指小车运行阶段,包含开始起升㊁结束起升㊁水平移动㊁开始下降㊁结束下降㊁开始提箱㊁结束提箱等㊂通过观察流程模式可以看小车指令的运行流畅度㊂采集规则:通过岸桥作业指令中的键值,直接从单机生成的数据中进行采样㊂(3)小车当前位置㊂显示主小车㊁门架小车当前的逻辑位置㊂逻辑位置是指预先定义的岸桥上的各个逻辑位置点,这些逻辑位置点都处在小车作业轨迹上㊂采集规则:以作业指令开始/结束时刻为界限,采用秒级的采样频率,直接获取该时段内单机生成的小车逻辑位置㊂(4)另一小车位置㊂显示岸桥任务生命周期内某时刻另一台小车的当前位置㊂采集规则:以岸桥作业指令开始/结束时刻为界限,采用秒级的采样频率,直接获取该时段内单机生成的另一台小车逻辑位置㊂(5)平台状态㊂显示岸桥任务生命周期内某时刻平台工人占用情况㊁集装箱占位情况㊂采集规则:以岸桥作业指令开始/结束时刻为界限,采用秒级的采样频率,直接获取该时段内单机内保存的平台状态㊂(6)车道状态㊂显示岸桥任务生命周期内某时刻平台及水平运输设备车道的当前状态㊂采集规则:以岸桥作业指令开始/结束时刻为界限,采用秒级的采样频率,从岸桥/水平运输系统交互区管理数据库内直接获取车道状态㊂(7)风速㊂显示指令执行时刻的风速等环境因素㊂通过对环境因素的大数据监控,对设备作业成功率与环境因素的影响进行关联㊂用户通过设定的阈值,观察各小车实时位置㊁指令流程模式㊁平台/交互区占用等情况,可以分析任务调度㊁系统间交互㊁设备断档以及设备运行的合理性㊂用户可以结合交互间隔㊁指令间隔等信息的微观分析结果和设备(平台㊁交互区等)的实时状态,按照周㊁月㊁年为度量进行数据跟踪及分析㊂通过实际使用,已证明岸桥作业数据分析系统为任务调度及设备执行优化提供了有力的数据支持,码头效率优化取得了显著成效㊂4㊀结语岸桥作业数据分析系统实现了对岸桥作业流程的全监控,并形成最终的数据分析结果㊂岸桥设备管理系统在执行过程中记录相关的执行数据,作业数据分析系统对这些数据进行建模并统计分析,用户根据自己需求提取对应的效率分析报告㊂通过这些报告,用户可以看到码头各个作业环节的情况,通过观察运行趋势㊁发现瓶颈点,从而找出优化策略,并把优化策略在岸桥作业仿真测试系统上进行验证,然后再次应用到码头作业系统中㊂如此循环优化,可持续提升码头作业效率㊂参考文献[1]㊀周鹏飞,刘科.集装箱码头新型岸桥装卸系统仿真分析[J].港工技术,2017(10):16-19.[2]㊀王开颜.影响其集装箱船边装卸效率的因素[J].珠江水运,2014(9):51-52.[3]㊀李靖逵,张壮.集装箱码头岸边装卸效率提升策略[J].集装箱化,2017(03):11-14.王岩:200125,上海市浦东新区东方路3261号收稿日期:2019-08-21DOI:10.3963/j.issn.1000-8969.2019.05.01124Port Operation㊀2019.No.5(Serial No.248)。
数据挖掘技术在油田生产开发中的应用
数据挖掘技术在油田生产开发中的应用摘要：考虑到油田企业生产开发的现实需求，本文应用数据挖掘技术设计提出了油田生产开发决策系统。
油田企业运用该系统可实时获取在生产、作业和运输等环节的数据信息，通过数据挖掘与整理，数据分类与预测，能够为油田企业生产决策提供可靠依据，在此支持下可提高油田企业生产与决策水平，提高生产效益与市场竞争力，持续推动油田生产开发信息化发展，为油田产业的现代化发展贡献力量。
关键词：数据挖掘；油田生产开发；数据分析1.数据挖掘技术在油田生产开发中的应用方向1.1数据预处理数据预处理是指对油田生产开发数据进行属性约简处理，对应数据挖掘技术应用流程中的第二个环节。
数据预处理通常采用粒子群算法，该算法无法直接处理原始数据，因此需要通过预处理将其转换为二进制数据结构，在编码方式上可采用｛0,1｝符号集的二进制一维编码，并根据核属性设置好初始群体规模[1]。
技术人员在此环节中需要从粒子表达中明确并剔除核属性，其他属性映射为[0,1]范围内。
在完成上述处理以后，技术人员需要保证目前的集合包含最少属性个数的状态，可采用适应度值函数进行处理。
同时，技术人员需要设定好粒子更新速度，采用sigmiod函数将其同样映射为[0,1]范围内，确定个体最优值。
最终，技术人员需要结合个人经验设置好终止条件，当适应度值满足设定条件后，算法终止并输出最优解。
1.2数据分类在应用数据挖掘技术过程中，为了可以满足不同用户的需求，需要对油田生产开发数据进行分类处理，可采用决策树分类算法，并配合嵌入式SQL语言提高算法执行效率。
具体流程如下：1）整合油田生产开发数据，创建生产样本数据表，并采用嵌入式SQL语言进行初步筛选与整理，最终得到不同类别生产数据的比例以及等变量；2）之后，编写并执行最优分割阈值函数以及信息增益率计算函数，针对不同类别的所有生产数据进行函数计算，获取到对应的信息增益率，并将其存储到数据库中；3）对不同类别生产数据的信息增益率进行排序，明确不同类别生产数据下各生产数据的价值信息含有量，存储到个数数组中，并做好属性的标注处理；4）采用Find Rules函数对所有属性数据进行处理，并根据数据特征建立数据分类规则，根据数据分类规则构建分类规则数据库。
生物数据挖掘聚类分析实验报告
实验三 聚类分析一、实验目的1. 了解典型聚类算法2. 熟悉聚类分析算法的思路与步骤3. 掌握运用Matlab 对数据集做聚类分析的方法二、实验内容1. 运用Matlab 对数据集做K 均值聚类分析2. 运用Matlab 对数据集做基于密度的聚类分析三、实验步骤1.写出对聚类算法的理解聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster ）分析是由若干模式（Pattern ）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement ）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。
在进行聚类分析时，出于不同的目的和要求，可以选择不同的统计量和聚类方法。
2.写出K-means 算法步骤通过迭代把数据对象划分到不同的簇中，以求目标函数最大化，从而使生成的簇尽可能地紧凑和独立。
具体步骤如下：(1)首先，随机选取k 个对象作为初始的k 个簇的质心；(2)然后，将其余对象根据其与各个簇质心的距离分配到最近的簇；(3)再要求形成的簇的质心。
这个迭代重定位过程不断重复，直到目标函数最小化为止。
设p 表示数据对象，i c 表示 簇i C 的均值，通常采用的目标函数形式为平法误差准则函数： 21||||∑∑=∈-=k i C p i i c p E （欧几里得距离）3.写出DBSCAN 算法步骤与均值漂移聚类类似，DBSCAN 也是基于密度的聚类算法。
具体步骤如下：（1）首先确定半径r 和minPoints. 从一个没有被访问过的任意数据点开始，以这个点为中心，r为半径的圆内包含的点的数量是否大于或等于minPoints，如果大于或等于minPoints则改点被标记为central point,反之则会被标记为noise point。
数据挖掘导论
数据挖掘导论数据挖掘是一种从大量数据中发现有价值信息的过程，它涉及到多个领域，包括统计学、机器学习和数据库管理等。
数据挖掘技术可以帮助我们发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，从而为决策和预测提供支持。
在数据挖掘导论中，我们将介绍数据挖掘的基本概念、技术和应用。
本课程将涵盖以下内容：1. 数据挖掘概述：- 数据挖掘的定义和目标- 数据挖掘的应用领域- 数据挖掘的过程和步骤2. 数据预处理：- 数据清洗：处理缺失值、异常值和噪声- 数据集成：合并多个数据源的数据- 数据变换：对数据进行规范化、离散化和归一化等操作- 数据规约：通过抽样和维度约简减少数据量3. 数据挖掘技术：- 分类：使用已知类别的样本训练模型，对新样本进行分类- 聚类：将相似的数据对象归为一类- 关联规则挖掘：发现数据项之间的关联关系- 预测：基于已有的数据预测未来的趋势和结果4. 数据挖掘算法：- 决策树算法：通过树状结构进行分类和预测- 神经网络算法：模拟人脑神经元的工作原理进行学习和预测- 支持向量机算法：通过找到最优超平面对数据进行分类- 关联规则挖掘算法：如Apriori算法和FP-Growth算法等5. 数据挖掘应用：- 金融领域：风险评估、信用评分和欺诈检测等- 市场营销：客户细分、推荐系统和市场预测等- 医疗健康：疾病诊断、药物发现和基因分析等- 社交网络：用户行为分析、社交推荐和舆情分析等数据挖掘导论课程旨在帮助学生了解数据挖掘的基本概念和技术，并能够应用这些技术解决实际问题。
通过学习本课程，学生将掌握数据挖掘的基本原理和方法，了解数据挖掘在不同领域的应用，并具备使用数据挖掘工具进行数据分析和模型建立的能力。
本课程的评估方式包括课堂作业、实验报告和期末考试。
通过课堂作业和实验报告，学生将有机会运用所学知识解决实际问题，并展示他们的分析和建模能力。
期末考试将检验学生对数据挖掘概念和技术的理解程度。
数据挖掘导论是数据科学和人工智能领域的重要基础课程，对于从事数据分析、人工智能研究和决策支持等工作的人员具有重要意义。
文献检索作业整理
【作业一】2、提供自己的专业名称，对本专业的研究方向做简要介绍，并提供相应的关键词(中文、英文同时给出)。
3、图书馆主页是图书馆在网上提供资源与服务的窗口。
请问在玉林师范学院图书馆主页中，你用过哪些栏目？请给出相应的名称并能演示。
4、一位读者想了解2001年以来出版的中文长篇小说（印刷型的）在玉林师院图书馆的馆藏情况。
请用“长篇小说”作为检索词，进行题名、主题词及分类号检索，并记录检索结果数。
通过浏览检索结果，简单说明以上几种检索途径的优缺点。
5、请到玉林师范学院书库实地考察图书在书架上的排列方式，并将以下索书号排序。
F431.364/G818 G649.516/B268 G44/J241 G250-53/W116 F713.3/G8086、Internet检索查找霍金关于黑洞方面的PDF文件查找法拉第的生平查找宇航员杨利伟的照片查找太空飞行方面的PPT文件【作业二】2、列宁曾在1917年给彼得格勒公共图书馆提出了明确的任务，请问共有几点，它们分别是什么内容？（提示：可参考由书目文献出版社1984年出版的图书〈列宁论图书馆事业〉）3、查找1988年书目文献出版社出版的阮冈纳赞的《图书馆学五定律》，回答他从哪几个方面讲述了“开架制”的优缺点。
４、由Ｐ．Wriggers著的Computational Contact Mechanics(ISBN 354032609X)于2006年出版。
请问玉林师院图书馆是否有相应的电子书？若有，请给出该书所在的数据库名称。
5、查找2008年机械工业出版社出版的、司有和编著的图书《信息管理学通论》的售价情况。
6、查找1999年清华大学出版社出版的、剑波编著的《信息管理基础》教材中介绍了哪几种信息交流模式，分别在哪一页？【作业三】2、在CNKI《期刊全文库》中，检索玉林师范学院2000-2010年期间，获得国家自然科学基金和社会科学基金资助发表论文的情况。
（1）给出检索式；（2）命中篇数；（单位%玉林师范学院）*（基金%国家自然科学资金）%就是模糊检索的意思3、查找清华大学顾秉林教授发表的文章在2000-2009年被引用的大致情况。
基于数据挖掘的学生评价系统设计与实现
基于数据挖掘的学生评价系统设计与实现随着信息技术的普及和发展，数据挖掘技术正逐渐应用到学生评价系统中，为学生提供更加全面、科学的评价服务。
在本文中，我们将探讨基于数据挖掘的学生评价系统的设计与实现。
一、数据挖掘技术在学生评价系统中的应用数据挖掘技术是一种可以从大量数据中自动提取出有用信息的技术。
在学生评价系统中，可以应用数据挖掘技术对学生的课堂表现、作业完成情况、考试得分等信息进行分析和挖掘。
这种分析和挖掘不仅可以提供给学生科学的评价结果，还可以为老师提供科学的教学反馈和指导。
二、基于数据挖掘的学生评价系统设计方案1. 数据采集：首先需要采集学生的各种数据，包括学生基本信息、课堂表现、作业完成情况、考试得分等。
这些数据可以通过各个系统自动采集，也可以由学生或老师手动输入。
2. 数据预处理：采集到的数据需要进行预处理，包括数据清洗、数据过滤、数据转换等。
这样可以保证数据的准确性和真实性，避免造成错误的评价结果。
3. 数据分析：利用数据挖掘技术对采集到的数据进行分析和挖掘，得出学生的评价结果。
分析和挖掘的方法包括聚类分析、分类分析、关联规则分析等。
4. 评价结果展示：通过可视化的方式将学生的评价结果展示出来，方便学生和老师查看和理解。
展示方式可以包括柱状图、折线图、雷达图等等。
5. 反馈和指导：除了展示评价结果外，还可以为学生和老师提供相应的反馈和指导。
例如，针对学生的评价结果，可以推荐相应的学科课程；对于老师的教学反馈，可以提供相应的教学改进建议。
三、基于数据挖掘的学生评价系统的实现基于数据挖掘的学生评价系统的实现需要依赖于相关的技术和工具。
以下是关键技术和工具的说明：1. 数据库技术：学生评价系统需要用到数据库技术来存储和管理采集到的数据。
例如，可以使用MySQL、Oracle等关系型数据库。
2. 数据挖掘工具：对采集到的数据进行分析和挖掘需要使用相应的数据挖掘工具。
例如，可以使用Weka、RapidMiner等数据挖掘软件。
基于数据挖掘技术的电子作业批改机制
罗 万 象 的文 字 信 息 开 始 以计 算 机 可
读 的形 式 存在 ， 量 每 天 仍 在 急 剧增 数 加 。 纸 办公 在 很 多 地 方 得 到 了 彻底 无
的 纸 质 作 业 的 批 改 变 成 在 计 算 机 上 看学 生 的作业 ，还是 没能 把他 们 从繁
重 的改作 业 中解脱 出来 。帮助 教 师搜
术 已 经在 某 些 行 业 领 域 中得 到 广 泛
展成熟 ， 其在 教育领域 ， 特别 是在 远
程 教 学 中 的应 用会 越 来 越 普遍 。
【 张红＿ １ 】 网络环境 下 “ 任务驱动” 学的探 讨卟 电化教 学研究， ０ ， ） ４ ６ ． 教 ２ ４（ ： — ６ ０ ６６
务 程 序 开 发 技 术 、 据 库 技 术 、 至 数 甚 开 发相 对 比较 复杂 ， 度较 高 。 难 速 度容 量 、 息 特征 等 要 求 和 开 发 条 信
件 选 择 协议 。 务器 端 和 客 户端 之 间 服
软件 ， 务器 端 的后 台数 据 库 可 选 用 服
高流 量 、 频 率 的访 问活 动 。 外 ， 高 另 服 技术 ， 使得 多 个 通讯 任务 在 服 务 器 中 能 并 行运 行 。［ ５ １ 四 、 展 与展 望 发
摘 要： 本文提 出了一种改进 的电子作 业批改方法， 主要适 用于主观性作业的批改。算法总体分为四步，
第一步是建立训练集 ， 出样本， 给 由计算机 自 动创建作业合格的标准 ， 属于机 器学 习阶段。 第二步是对 学生作 业进行必要 的预处理。第三步， 对学生作业的内容进行分析 ， 确立 学生作业和标准答案的相似度。第四步 ， 根
还 需 要掌 握 组 件 开 发 技 术等 ， 因此 其 Ｓ Ｌ ｅ ｅ 数 据 库 ，以适 应 客 户端 的 Ｑ Ｓｒ ｒ ｖ
数据分析方法与技术作业及答案
数据分析⽅法与技术作业及答案⼀、填写题（抄题，写答案）1.数据分析“六步曲”按顺序依次是：明确分析⽬的和内容、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写。
2.定量数据⼀般可分为计量的、计数的、⼆种类型。
定性数据⼀般可分为有序的、名义的、⼆种类型。
3.数据收集⽅法总的可分为⼀⼿数据、⼆⼿数据、两⼤类。
前⼀类⽅法常⽤的具体⽅法有调查法、观察法、实验法；后⼀类⽅法常⽤的具体⽅法有机构查询、书刊查询、⽹络查询。
4.SPSS中有三种主要的⼯作窗⼝，它们是：数据编辑窗⼝、结果浏览窗⼝、程序编辑窗⼝；在进⾏数据表编辑时，有⼆种主要视图，它们是：数据视图、变量视图。
5.SPSS中对变量属性进⾏定义时，对变量的命名在Name 栏中设置，定义变量值标签在Values 栏中设置。
6.根据数据的计量性质，可以将数据分为定量的数据和定性的数据；根据数据获得的直接性，可以将数据分为⼀⼿数据和⼆⼿数据。
7.统计检验的⼀种思路是：设定原假设H0，构造相应的统计判断量，当根据实验数据或样本数据计算出的统计判断量落在拒绝区域，则拒绝原假设；反之，则落在接受区域，接受原假设。
在SPSS软件的统计操作中，通过计算样本数据的实际显著性概率Sig.，并将其与给定的显著性概率⽔平α⽐较，当Sig. < α时（填“>” 或“<” ），则拒绝原假设。
8.⽅差分析主要⽤来判断样本数据之间的差异是由不可控的随机因素造成的还是由研究中施加的对结果形成影响的可控因素造成的。
9.因⼦分析法是多元统计分析中处理降维的⼀种，其最主要的⼯作是降维，即将具有错综复杂关系的变量或者样品综合为数量较少的⼏个因⼦，以再现原始变量与因⼦之间的相互关系。
10.下图所⽰因⼦分析结果中，数值6.845的含义是第⼀主成分特征根，数值84.421的含义是前三个主成分的累计贡献率；在Extraction Sums块中，有三⾏数据，其含义是根据提取因⼦条件----特征值⼤于1，共选出了三个公共因⼦。
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第4章聚类分析
4.1 什么是聚类？简单描述如下的聚类方法：划分方法，层次方法，基于密度的方法，基于模型的方法。
为每类方法给出例子。
4.2 假设数据挖掘的任务是将如下的8个点(用(x,y)代表位置)聚类为三个簇。
A1(2,10),A2(2,5),A3(8,4),B1(5,8),B2(7,5),B3(6,4),C1(1,2),C2(4,9)。距离函数是Euclidean 函数。假设初
始我们选择A1,B1和C1为每个簇的中心，用k-means 算法来给出
(a) 在第一次循环执行后的三个簇中心；
(b) 最后的三个簇中心及簇包含的对象。
4.3 聚类被广泛地认为是一种重要的数据挖掘方法，有着广泛的应用。对如下的每种情况给出一个应用例
子：
(a) 采用聚类作为主要的数据挖掘方法的应用；
(b) 采用聚类作为预处理工具，为其它数据挖掘任务作数据准备的应用。
4.4 假设你将在一个给定的区域分配一些自动取款机以满足需求。住宅区或工作区可以被聚类以便每个簇
被分配一个ATM。但是，这个聚类可能被一些因素所约束，包括可能影响ATM 可达性的桥梁，河流
和公路的位置。其它的约束可能包括对形成一个区域的每个地域的ATM 数目的限制。给定这些约束，
怎样修改聚类算法来实现基于约束的聚类？
4.5 给出一个数据集的例子，它包含三个自然簇。对于该数据集，k-means(几乎总是)能够发现正确的簇，
但二分k-means不能。
4.6 总SSE是每个属性的SSE之和。如果对于所有的簇，某变量的SSE都很低，这意味什么？如果只对
一个簇很低呢？如果对所有的簇都很高？如果仅对一个簇高呢？如何使用每个变量的SSE信息改进聚
类？
4.7 使用基于中心、邻近性和密度的方法，识别图4-19中的簇。对于每种情况指出簇个数，并简要给出你
的理由。注意，明暗度或点数指明密度。如果有帮助的话，假定基于中心即K均值，基于邻近性即单
链，而基于密度为DBSCAN。
图4-19 题4.7图
4.8 传统的凝聚层次聚类过程每步合并两个簇。这样的方法能够正确地捕获数据点集的(嵌套的)簇结构
吗？如果不能，解释如何对结果进行后处理，以得到簇结构更正确的视图。
4.9 我们可以将一个数据集表示成对象节点的集合和属性节点的集合，其中每个对象与每个属性之间有一
条边，该边的权值是对象在该属性上的值。对于稀疏数据，如果权值为0，则忽略该边。双划分聚类
(Bipartite)试图将该图划分成不相交的簇，其中每个簇由一个对象节点集和一个属性节点集组成。目标
是最大化簇中对象节点和属性节点之间的边的权值，并且最小化不同簇的对象节点和属性节点之间的
边的权值。这种聚类称作协同聚类(co-clustering)，因为对象和属性之间同时聚类。
(a) 双划分聚类(协同聚类)与对象和属性集分别聚类有何不同？
(b) 是否存在某些情况，这些方法产生相同的结果？
(c) 与一般聚类相比，协同聚类的优点和缺点是什么？
4.10 下表中列出了4个点的两个最近邻。使用SNN相似度定义，计算每对点之间的SNN相似度。
点 第一个近邻 第二个近邻
1 4 3
2 3 4
3 4 2
4 3 1
4.11对于SNN相似度定义，SNN距离的计算没有考虑两个最近邻表中共享近邻的位置。换言之，可能希
望基于以相同或粗略相同的次序共享最近邻的两个点以更高的相似度。
(a) 描述如何修改SNN相似度定义，基于以粗略相同的次序共享近邻的两个点以更高的相似度；
(b) 讨论这种修改的优点和缺点。
4.12 一种稀疏化邻近度矩阵的方法如下：对于每个对象，除对应于对象的k-最近邻的项之外，所有的项都
设置为0。然而，稀疏化之后的邻近度矩阵一般是不对称的。
(a) 如果对象a在对象b的k-最近邻中，为什么不能保证b在对象a的k-最近邻中？
(b) 至少建议两种方法，可以用来使稀疏化的矩阵是对称的。
4.13给出一个簇集合的例子，其中基于簇的接近性的合并得到的簇集合比基于簇的连接强度(互连性)的合
并得到的簇集合更自然。