导读:本文包含了数据结构预测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:EDM,成绩预测,百度文库,朴素贝叶斯
数据结构预测论文文献综述
孟凡力[1]（2016）在《百度文库用于改善学生数据结构成绩预测的研究》一文中研究指出随着信息技术的发展,教育的形式与方法均发生了巨大的变化,并产生了大量与教育相关的数据。同时,大数据处理技术的发展及数据挖掘领域的繁荣使得大数据时代逐渐到来。将数据挖掘技术应用于教育学领域被称为教育数据挖掘,简称EDM。EDM是一个交叉学科,涉及计算机科学、教育学、统计学等多个领域。成绩预测是EDM研究中较为经典的应用场景之一。目前的成绩预测研究主要基于智能教学系统和数字化教学软件等信息化教学平台,成果仅能用于分析特定系统,有较强的针对性,但通用性较弱。以此为背景,本文对学生访问网络的日志数据及其以往的教学信息进行数据分析和数据挖掘,从而预测他们数据结构课程能否及格。在前期研究中,根据学生访问各类网站的频次信息及高等数学成绩进行成绩预测,取得了一定的效果。此次研究中作者以此为基础,提取学生访问百度文库的时间及频次数据,并将其作为新的特征加入原数据集中,以期进一步提升预测效果。在进行百度文库访问时间提取时,通过仔细观察百度文库相关的网络日志,发现了百度文库访问状态转移模型,并以此为基础得到了一种可以较精确地估计访问时间的方法。接下来作者按文档类型统计了学生访问百度文库的频次信息,进而确定了与数据结构成绩最相关的7种文档类型。为了提高学生成绩预测的准确性,作者按一定的顺序将新特征加入到模型中。在进行特征组合时考虑了使用新特征及不使用新特征、采用粗略访问时间及精确访问时间、采用重点文档类型及非重点文档类型几种情况。研究同时表明,采用精确访问时间和重点文档类型能有效地提高预测的准确率。通过采用最优的特征组合,本文提出的方法将预测结果的特异性从52.94%提升到了70.59%,同时敏感性保持在了80%以上。最后,对全文进行了总结,同时提出了下一步的工作。研究发现,使用网络访问日志和以往的考试成绩进行成绩预测是可行的。本研究使用的数据集不依赖于某些特定的教学系统,因此具有较强的通用性,克服了当前大多数成绩预测研究的缺点,理论上该方法具有可移植性。(本文来源于《重庆大学》期刊2016-04-01）
程乾生[2]（2006）在《非线性时间序列预测——基于数据结构的预测方法》一文中研究指出提出两种基于数据结构的非线性时间序列预测的方法;基于聚类的非线性融合预测和基于概率分布的非线性融合预测。两种方法都具有较好的预测性能。(本文来源于《全国第一届嵌入式技术联合学术会议论文集》期刊2006-08-09）
杨小力,杨林岩,冯宗宪[3]（2006）在《GM(1,1)和ARMA组合预测模型及数据结构突变的预测》一文中研究指出经济数据在其生成过程中,常常受到外生冲击,产生结构突变。在突变期内,样本数据表现为既有趋势因素,亦有随机波动的变化的特征。为了解决对这类结构突变期内的数据预测,本文提出GM(1,1)和ARMA组合预测模型,并通过实际案例数据运用,表明该组合模型不仅融合了时序模型和灰色系统的优势,同时又克服了单一方法不能更好地反映数据变化的缺点。(本文来源于《统计与决策》期刊2006年02期）
王尚旭,林昌荣[4]（2004）在《地震数据结构分析与油气预测方法(英文)》一文中研究指出文中引入了地震资料数据结构的概念并解释了地震数据结构和地震数值之间的不同之处。我们的研究表明:地震数据结构与地层含油气性紧密相关,因此对地质和地球物理工作者精确地从地震资料解释含油层是非常有用的。此项技术可用于勘探开发的任何阶段。此方法已在中国一系列勘探井和开发井上试验,并已被证明是可靠的,试验成功率超过80%。此预测的新方法可应用于:(1)海相、叁角州相或非海相的沉积环境;(2)非海相碎屑岩和灰岩岩层的沉积岩以及(3)埋深度从300m到2000m,油层最小厚度为8m(主频为约50周)。关键词:(本文来源于《Journal of Chinese Geophysical Society Applied Geophysics》期刊2004年02期）
汪惠,王宁[5]（2003）在《基于小波分析和B-J方法的数据结构挖掘和预测》一文中研究指出结合小波方法和 B- J方法对经济信号进行数据结构挖掘分析和预测 ,得到较好的效果。通过大量研究和试算 ,得出并预测所研究的某一具体信号所受的主要因素和次要因素影响力度的大小和规律 ,同时挖掘出该信号的突变点和平稳过渡点。(本文来源于《系统工程》期刊2003年06期）
苏冬平,陈文明[6]（2003）在《基于多维数据结构的需求预测模型技术》一文中研究指出需求管理是供应链管理中的重要一环。需求管理系统以多维数据库做基础数据平台,其上要构建需求预测和战略用户协同等多个子系统。本文讨论了在多维数据结构的基础上,如何使用合适的模型预测技术的问题。(本文来源于《中国金属学会2003中国钢铁年会论文集（3）》期刊2003-10-01）
林昌荣,孙立春,崇仁杰[7]（2000）在《地震数据结构特征与油气预测》一文中研究指出研究了地震数据结构特征与含油气性的关系 ,从而可在地震剖面上定量解释油气层 ,进而对探井、评价井等进行钻前油气预测。 15个构造 19口井的钻前油气预测结果表明 ,预测准确率可达 80 %以上 ,取得了显着的经济效益。本方法适用范围 :岩石类型为陆源碎屑岩 ;沉积环境为海相、海陆过渡相 (叁角洲相 )和陆相 (河流相、湖泊相 ) ;深度范围为 80 0～ 5 0 0 0 m;预测岩层厚度为 10 m以上 (主频 5 0 Hz左右 )(本文来源于《中国海上油气.地质》期刊2000年06期）
数据结构预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出两种基于数据结构的非线性时间序列预测的方法;基于聚类的非线性融合预测和基于概率分布的非线性融合预测。两种方法都具有较好的预测性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据结构预测论文参考文献
[1].孟凡力.百度文库用于改善学生数据结构成绩预测的研究[D].重庆大学.2016
[2].程乾生.非线性时间序列预测——基于数据结构的预测方法[C].全国第一届嵌入式技术联合学术会议论文集.2006
[3].杨小力,杨林岩,冯宗宪.GM(1,1)和ARMA组合预测模型及数据结构突变的预测[J].统计与决策.2006
[4].王尚旭,林昌荣.地震数据结构分析与油气预测方法(英文)[J].JournalofChineseGeophysicalSocietyAppliedGeophysics.2004
[5].汪惠,王宁.基于小波分析和B-J方法的数据结构挖掘和预测[J].系统工程.2003
[6].苏冬平,陈文明.基于多维数据结构的需求预测模型技术[C].中国金属学会2003中国钢铁年会论文集（3）.2003
[7].林昌荣,孙立春,崇仁杰.地震数据结构特征与油气预测[J].中国海上油气.地质.2000