汤亚玲
- 作品数：39 被引量：86H指数：5
- 供职机构：安徽工业大学更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省高等学校优秀青年人才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电子电信文化科学环境科学与工程更多>>
- .NET平台下库存管理系统的设计模式研究被引量：4
- 2006年
- 库存管理是ERP系统实施的基础环节,主要实现企业管理中的物资储备的信息化管理,为ERP系统中的采购、生产、销售提供信息、决策支持。结合工程实践,阐述在.NET平台下库存管理软件及其设计模式的相关问题,对开发ERP系统中库存管理具有一定的参考价值。
- 汤亚玲秦峰崔志明
- 关键词：.NET库存管理数据安全
- 遗传算法在Web关联挖掘中的应用研究被引量：6
- 2005年
- 关联规则是描述Web用户行为特征的重要依据。传统的基于统计学的Web关联规则挖掘算法注重对现有数据的分析,不能针对Web关联挖掘的特点提供有效的预测手段和优化反馈措施。本文提出一种基于遗传算法的Web关联挖掘算法体系,实验证明它能弥补传统Web关联挖掘算法的不足,为Web关联挖掘提供了一种新的思路。
- 汤亚玲崔志明
- 关键词：数据挖掘遗传算法
- 基于最小生成树的建筑物集群火灾蔓延预测方法及系统
- 本发明公开了基于最小生成树的建筑物集群火灾蔓延预测方法及系统，属于火灾预测技术领域，包括以下步骤：S1：建立目标建筑物集群的火灾本底数据库，结合实时天气数据搭建火灾模拟蔓延场所以及蔓延预测模型；S2：在建立的火灾模拟蔓延...
- 张学锋张建汤亚玲储岳中申元霞孙恨恨
- 一种甲醇装置火灾应急处置模拟演练方法
- 本发明公开了一种甲醇装置火灾应急处置模拟演练方法，属于危化品泄漏应急处置技术领域。本发明的演练方法为：1)事故场景模拟：对甲醇装置进行1：1建模还原，使用粒子系统模拟甲醇泄漏效果及火灾火焰燃烧形状，真实还原事故情景，并通...
- 张学锋李进储岳中汤亚玲胡爽张建刘束青石军花
- 文献传递
- 面向对象程序设计课程教学探究被引量：4
- 2008年
- 面向对象程序设计是计算机及相关专业重要的专业基础课。在教学过程中,教师应采用人性化的教学设计,用专题的方式强化重点和难点,提高课堂教学效果;注重实践环节,培养学生实际动手能力。
- 汤亚玲秦峰
- 关键词：面向对象程序设计教学设计课堂教学实践教学
- 基于C++递归方法在应用问题中的设计与实现被引量：3
- 2003年
- 递归是描述、解决应用问题的重要方法,文中结合实际例子,在面向对象开发工具C++的基础上,给出用递归方法解决应用问题的过程,对其设计思想进行分析;研究了在面向对象开发工具下,采用递归方法解决应用问题的一般方法及其应用价值,并探讨由此相关的递归程序设计技巧。
- 汤亚玲崔志明
- 关键词：C++面向对象程序设计递归程序
- 一种基于改进高斯烟羽模型的二氧化氮泄露模拟方法
- 本发明公开了一种基于改进高斯烟羽模型的二氧化氮泄露模拟方法，属于二氧化氮泄露模拟技术领域。本发明通过对工厂环境中二氧化氮扩散问题的研究，分析二氧化氮气体泄漏时，地面粗糙度和雨洗作用的影响能力，确定了给定条件以后的扩散距离...
- 张学锋胡爽汤亚玲储岳中周思雨刘盛东黄喜璐赵磊孙恨恨
- Web使用挖掘下的Web页面层次分类技术研究被引量：2
- 2008年
- Web使用挖掘研究用户访问行为所体现的行为特征，Web站点结构分析对于Web使用挖掘具有重要意义。本文讨论如何结合Web站点内页面间的超链结构和关键页面分析技术实现对Web站点的链接结构分析，得到清晰的站点拓扑结构和页面层次分类，进而以此为Web页面进行层次编码，和Web用户行为向量的建立方法，为准确表述用户的访问行为提供数据支持；用一种新的方式进一步有效的挖掘用户的行为特征。最后，把它同一些重要的页面分类方法，从算法的计算效率和页面分类的准确率上进行了比较，试验数据的分析表明，该方法在效率和准确率上有一定提高。
- 汤亚玲秦锋
- 关键词：WEB使用挖掘
- 基于自适应遗传神经网络的银行客户分类研究被引量：4
- 2014年
- 银行产品的营销行为都是针对广大客户的。若能提前分辨出哪些是优质客户,再为其定制合理的营销策略,那银行就能获得更大的竞争力。文中将遗传算法与BP神经网络结合用于对银行客户分类进而预测客户是否会购买银行产品。该方法有效地克服了BP神经网络容易陷入局部极小值和收敛速度慢的问题,并且针对其中遗传算法的计算时间和精度问题提出了一种新的自适应遗传算法。实验结果表明,基于这种自适应的遗传神经网络的方法用更短的计算时间达到了更高的预测精度,可以准确地为银行客户分类。
- 汤亚玲黄华程泽凯
- 关键词：遗传算法自适应神经网络客户分类
- 一种基于粒子群优化的关联规则挖掘方法被引量：1
- 2014年
- 针对关联规则挖掘过程中定义最小支持度与置信度的阈值具有主观性的问题,提出一种迭代粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的方法挖掘关联规则。通过定义要提取的规则数目(M)的值,采用支持度和置信度定义适应函数,粒子群优化算法迭代,从数据集中提取最优的规则。算法避免了apriori算法需要设定最小支持度和最小置信度阈值等问题。通过对3个不同类型典型数据集挖掘验证算法的有效性,结果表明,使用PSO获得的规则平均支持度和置信度与apriori算法挖掘到的规则相比有明显提高。
- 潘唯刘彦鹏汤亚玲
- 关键词：关联规则挖掘粒子群优化算法置信度
