常睿
- 作品数：23 被引量：76H指数：5
- 供职机构：常州工学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金江苏省高等教育教改立项研究课题江苏省现代教育技术研究规划课题更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术天文地球电子电信更多>>
- Apriori算法的一种改进方法被引量：3
- 2012年
- 针对Apriori算法的缺陷,引入一种新结构—链表数组来压缩存放数据的相关信息,并结合修剪频繁集和连接优化策略,得到一种新的关联规则挖掘算法FAA算法。该算法只须扫描两遍数据库,优化了连接操作,提高了候选项集的支持事务计数的效率,减少了候选项集的数目,较好地提高了算法的效率。实验结果表明FAA算法是可行有效的。
- 常睿
- 关键词：数据挖掘频繁项集
- 社区失业人员再就业培训现状与需求分析被引量：1
- 2021年
- 从大职业教育的视角来看,社区失业人员的再就业培训属于职业教育中的一类,也属于公共职业培训的重点。为客观反映社区失业人员再就业培训的现状和需求情况,通过对社会失业的诱因、再就业培训的意义、失业人员再就业职业培训需求等方面进行研究可以发现,妥善解决社区失业人员就业培训中所存在的问题,需要进一步增加资金支持和政策扶持、增强再就业目标的引导和宣传、进一步加强对失业人员法律和技能及自主创业等方面的培训。
- 常睿
- 关键词：再就业培训教育体系职业教育
- “有限元法与软件应用”课程考试系统设计被引量：3
- 2013年
- 文章分析了"有限元法与软件应用"课程推行在线网络考试的必要性,构建了"有限元法与软件应用"课程考试内容体系结构,设计了"有限元法与软件应用"课程考试系统的总体功能模块和操作流程。该设计体系对于改革考试方式,提高工作效率,推进课程建设均具有重要的现实意义,对于其他课程的考核也有推广应用价值。
- 尹飞鸿常睿何亚峰干为民
- 关键词：有限元法课程建设考试系统
- 一种基于混合型结构优化算法——Apriori-Mend算法
- 2011年
- 关联规则挖掘是数据挖掘领域中最重要的研究问题之一。Apriori是关联规则挖掘的一种经典算法,它使用候选项集产生测试机制来找出所有满足用户最小支持度的项集,但它需要多次扫描数据库,会产生大量的候选项集。针对Apriori算法的不足,提出了一种基于混合型新的优化算法:Apriori-Mend算法。该算法从优化产生2项集、事务压缩等几个方面对Apriori算法进行优化,将散列技术应用于产生1项集和2项集,采用库优化策略和混合型存储结构,以节省空间和运算时间。实验结果表明,Apriori-Mend算法运行速度比Apriori算法有明显的提高。
- 常睿陈志伟
- 关键词：关联规则APRIORI算法
- 数据挖掘在SQL Server2005中的应用被引量：11
- 2006年
- 本文首先介绍了数据挖掘的概念和处理过程，然后介绍了SQL Server2005中的数据挖掘功能，最后给出了在SQL Server2005中实现数据挖掘项目的整个流程。
- 刘芝怡常睿
- 关键词：数据挖掘SQL
- 稀疏特征在微弱被动鱼声检测中的应用被引量：6
- 2015年
- 为了在海洋环境中检测有效被动鱼声信号段,实现鱼声信号的识别,采用稀疏分解算法提取相干比特征值实现鱼声端点检测技术。该算法在训练阶段提取不同信噪比条件下干净的被动鱼声、海浪噪声的特征值作为测试声目标特征,在检测阶段提取移动含噪信号段与测试特征做欧式距离识别分类,将识别对象分成两类,最后采用门限判决方法实现端点的检测。实验结果表明,相比较于功率谱特征提取算法,该算法在小信噪比条件下可以准确实现有效信号段的检测。
- 陈功王平波常睿杜玉华于海平李耀波
- 关键词：端点检测稀疏分解
- 高校实验教学优质资源的开放共享被引量：5
- 2017年
- 在介绍高校实验教学资源开放共享现状的基础上,分析高校实验教学资源尤其是优质资源开放共享存在的问题,提出了基于校内共享、区域共享、国内高校共享三个层面进行构建的实验教学优质资源开放共享模式。该模式需要高校、企业、政府、社会多方共建,以形成科学、合理、可持续发展的良性局面。
- 常睿李晓芳赵勤贤
- 关键词：实验教学优质资源区域共享
- 高校学生教育管理中的人文关怀:现实辨识、体系构建与实践途径被引量：12
- 2018年
- 随着以人为本教育理念不断深化,高校在学生教育管理过程中也逐步强调对学生的人文关怀。应将人文关怀融入课程教育管理、人文教育管理、社会实践管理、网络教育管理、就业教育管理中,充分发挥人文关怀在完善高校学生教育管理中的作用。
- 常睿周亚亭
- 关键词：高校学生管理人文关怀
- 频繁项集高效挖掘算法研究被引量：2
- 2012年
- 为进一步提高频繁项集挖掘算法的可扩展性,对频繁项集的搜索空间以及FP-tree的操作方法进行了研究。在此基础上提出了基于frequent-pattern链表的高效频繁项集挖掘算法FPL-Growth。FPL-Growth运用递增构建候选项集策略和Apriori性质来缩小搜索空间,运用交叉计数方法快速获取频繁项集的支持数。最后的实验证明了该算法的有效性。
- 刘芝怡常睿
- 关键词：频繁项集数据挖掘
- 基于智能组卷的《有限元法与软件应用》课程考试系统的设计
- 2013年
- 根据《有限元法与软件应用》课程的教学实际,提出了课程考试内容体系,借助数据挖掘技术和智能组卷技术,设计了该课程的在线考试系统。实践表明,该系统能有效减轻教师的劳动强度,提高工作效率,让考试成绩更加客观公正。
- 常睿尹飞鸿
- 关键词：课程智能组卷数据挖掘网络考试系统
