简介:现阶段,随着社会的发展,我国的教育事业的发展也突飞猛进。在快速发展的今天,对于一项工作,分工的重要性日益突出,如何做好这项工作是我们必须思考的问题,借鉴企业中精细化管理更有利于我们完成工作,让学生满意。高校学生管理是非常重要的问题,由于时代变迁,在现如今信息化的现实生活中,再延续以前的管理模式已经跟不上时代的脚步,而且管理的要求也在日益增加,这就造成学校必须寻找更好的办法管理学生,解决学生在日常生活中的问题。为了高校学生能有一个更好的生活环境,使用精细化管理办法健全学生支部生活,提高学生支部党员的自我约束能力,保障高校学生支部生活建立安全、有效、健全的管理机制。
简介:平均单一依赖估计算法(averagedone-dependenceestimators,AODE)是通过放松朴素贝叶斯算法的假设条件得到的一种更加高效的分类算法,但AODE算法将所有父属性对分类的贡献程度看成是一样的,这使得AODE算法的分类效果受到限制。针对这个问题,利用相关系数Tau-y和Lambda-y分别计算各个特征属性对分类的贡献程度,并用计算结果对父属性加权,得到了两个改进的AODE算法:T-AODE和L-AODE算法。然后,利用加利福尼亚大学的埃文斯(UniversityofCaliforniaIrvine,UCI)标准数据集在Eclipse上对这两个算法进行分类实验,结果显示两个改进的AODE算法的精确度要优于原始AODE算法。
简介:域估计是抽样调查的研究热点之一,其核心问题是样本量问题。在实践中,域包含计划域和非计划域,若为计划域,兼顾总体和域的估计精度的抽样设计方案更有效,其中关键是域样本量分配问题。域样本量的研究方法主要有5种,包含传统的比例、最优、内曼、等量分配方法和Power分配方法。通过使用中国家庭追踪调查数据对5种方法进行比较研究。研究表明,比例、最优、内曼分配方法有助于提高总体的估计精度,当总样本量较小时,无法兼顾域的估计精度;等量分配方法能提高域的估计精度,便于域之间的比较,但降低了总体的估计精度;Power分配方法虽然略微降低了总体的估计精度,却显著提高了域的估计精度,是兼顾总体和域的估计精度的样本分配方法。
简介:在当下这个互联网时代,在网上获取信息,处理问题,成为大学生们普遍的共性,相较而言,那种传统的完全依靠老师讲解学生听的方式有很大的弊端,传统形式已经无法满足学生们的需求。在思政课的教学任务中,有效的教学方法尤为重要。随着时代的进步,对于人才需求不再是单一方面的,而是需要能够顺应时代发现的新型人才。这对课堂的教学质量有着很高的要求,大学课堂上思政课什么方法更有效,成为一大问题。
简介:本文从AHP-模糊综合评价理论出发,首先对可能影响产品绿色程度的因素进行分析,然后根据分析结果,构建了产品绿色包装的评价指标体系,最后将AHP-模糊综合评价方法与绿色产品包装评价相结合,实现对产品“绿色度”的打分评价。