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    基于小波算法的智能數(shù)據(jù)經(jīng)濟與教學模式判斷研究

    2017-03-07 18:48:38高敬媛
    環(huán)渤海經(jīng)濟瞭望 2017年9期
    關(guān)鍵詞:達到最佳于小波可行性

    ◆高敬媛

    基于小波算法的智能數(shù)據(jù)經(jīng)濟與教學模式判斷研究

    ◆高敬媛

    文章首先分析了基于小波算法的智能數(shù)據(jù)經(jīng)濟與教學理論模型設(shè)計,從智能數(shù)據(jù)時間應用層面展開。并總結(jié)當前開展智能小波算數(shù)據(jù)庫建立中需要參照的理論基礎(chǔ)部分,為管理計劃實現(xiàn)創(chuàng)造穩(wěn)定的基礎(chǔ)環(huán)境,進而實現(xiàn)促進教學模式功能完善,營造出具有可行性的教學模式。

    小波算法;智能數(shù)據(jù)經(jīng)濟;教學模型

    一、基于小波算法的智能數(shù)據(jù)庫經(jīng)濟與教學模式數(shù)據(jù)庫模型設(shè)計

    智能數(shù)據(jù)庫設(shè)計過程中,建立一個小波算法智能數(shù)據(jù)庫控制模塊,確定參數(shù)運動的點并采用定點測量形式來提升框架模型設(shè)計科學性,并結(jié)合當前的設(shè)計方法來促進最終功能完善,小波算法中要體現(xiàn)出數(shù)據(jù)之間的配合性,能夠?qū)⒅悄軘?shù)據(jù)整合在同一控制系統(tǒng)中。對于小波算法控制中更應該體現(xiàn)出教學模式的可行性。建立數(shù)據(jù)庫期間,將可能會出現(xiàn)的系統(tǒng)參數(shù)誤差體現(xiàn)在其中,并結(jié)合智能數(shù)據(jù)庫的控制系統(tǒng)特征來開展,達到最佳設(shè)計效果,為功能實現(xiàn)打下一個穩(wěn)定基礎(chǔ),并結(jié)合當前常見技術(shù)調(diào)節(jié)方法來開展。模型建立還需要借助小波算法來檢驗,教學模式判斷需要基于當前發(fā)展建設(shè)使用需求來開展,繼而達到最佳使用效果,當發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫運行使用中存在不合理內(nèi)容時,充分探討接下來教學方案的優(yōu)化形式,將小波算法的計算范圍控制在有利于智能數(shù)據(jù)經(jīng)濟實現(xiàn)的基礎(chǔ)上。

    二、小波多窗譜提取的智能數(shù)據(jù)庫特征挖掘算法實現(xiàn)

    區(qū)別于傳統(tǒng)算法,采用小波多窗譜提取形式,能夠同時完成多個框架的計算,并在其中達到更理想的計算效果,多窗口同時處理,運算速度自然會有明顯提升。挖掘不同職能數(shù)據(jù)經(jīng)濟特征,結(jié)合當前的教學模式定點研究,在算法實現(xiàn)過程中,充分體現(xiàn)出最終的控制計劃,達到最佳控制管理效果。只能數(shù)據(jù)經(jīng)濟處理模塊,模塊的實際運行功能會與工作崗位需求存在差異性,在利用軟件來開展教學計劃時,充分體現(xiàn)出真實性,確保最終的各項計算結(jié)果可以滿足使用需求,進而達到最佳控制效果,算法完善過程中,可以不能更好的實現(xiàn)綜合控制,可以通過優(yōu)化模型來實現(xiàn)。算法實現(xiàn)也是當前設(shè)計方案中重點調(diào)整的部分,通過這種方法構(gòu)建。挖掘算法要從更能優(yōu)化的層面進行,智能數(shù)據(jù)經(jīng)濟是具有自動化調(diào)節(jié)功能的,設(shè)計期間也需要將這部分功能體現(xiàn)出來,才能達到最佳效果,并將多項功能計劃相互結(jié)合起來,達到最佳效果。

    三、教學模式判斷依據(jù)

    在基于小波算法的智能數(shù)據(jù)經(jīng)濟體系至上,開展教學計劃首先要確定一個積極有效的模式,觀察是否存在需要完善的內(nèi)容,并結(jié)合當前技術(shù)性方法來探討有效解決規(guī)避措施,教學模式中體現(xiàn)出理論與實踐之間的相互結(jié)合,并通過算法完善研究,來促進最終設(shè)計方案中體現(xiàn)出可行性。教學模式優(yōu)化是一個不斷完善的過程,需要將學生的學習能力充分體現(xiàn)在其中,通過數(shù)據(jù)體系完善來為學生營造出適合學習方法提升的模式,進而達到更理想的控制效果,發(fā)現(xiàn)問題后及時采取技術(shù)方案來控制,促進最終管理控制模式在其中得到完善。教學過程中涉及到大量的控制體系完善過程,同樣需要教師與學生之間積極配合,了解學生對知識點的掌握情況,調(diào)整后續(xù)教學方案判斷其可行性,為學生學習成績進步創(chuàng)造穩(wěn)定環(huán)境。教學模式判斷需要從多個層面展開,充分觀察是否存在理論與實踐之間配合程度不足的問題。

    四、小波算法的智能數(shù)據(jù)經(jīng)濟教學模式仿真驗證

    教學模式規(guī)劃設(shè)計后,在可行性層面上需要繼續(xù)進行檢驗,并觀察可能會影響到數(shù)據(jù)庫開展的因素,從更積極的角度來展開探討。仿真實驗通過模型建立來是實現(xiàn)功能,模型建立可行性是與設(shè)計方案保持一致的,尤其是在方案規(guī)劃設(shè)計中,如果不能協(xié)調(diào)好所遇到的問題會影響到最終控制功能。智能數(shù)據(jù)庫更新過程中所體現(xiàn)出的問題表在不同層面,教學模式建立完善也要從多個層面進行,幫助提升不同數(shù)據(jù)庫之間的配合程度,繼而達到理想控制效果。教學方法落實中如果體現(xiàn)出方案之間的優(yōu)化程度,并為管理計劃落實打下穩(wěn)定基礎(chǔ)。根據(jù)所得到的仿真驗證結(jié)果來判斷教學模式可行性,通過這種控制方案也可以綜合促進數(shù)據(jù)庫建立工作開展完善,將智能數(shù)據(jù)體現(xiàn)在教學模型建立中,并通過這一理論來為與實踐功能結(jié)合打下基礎(chǔ)。

    結(jié)語

    本文提出一種基于小波多窗譜提取的智能數(shù)據(jù)庫特征挖掘算法,用數(shù)據(jù)點的鏈距離除以它的所有最近鄰居點的鏈距離的平均值,首先構(gòu)建數(shù)據(jù)庫模型,提取數(shù)據(jù)庫信息流的多窗譜特征,進行智能數(shù)據(jù)庫特征挖掘算法改進,最后進行數(shù)據(jù)庫訪問信道融合處理,提高數(shù)據(jù)庫訪問和數(shù)據(jù)調(diào)度能力,

    [1]劉鳳魁,鄧春宇,王新迎.基于小波變換和改進快速密度峰值聚類算法的負荷曲線聚類研究[J].電力信息與通信技術(shù),2017(3):55-61.

    [2]郭海龍,張永棟,張勝賓.基于小波和粒子群算法的HEV行駛狀況辨識方法研究[J].車用發(fā)動機,2017(2):62-66.

    (作者單位:河北建材職業(yè)技術(shù)學院信息工程系)

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