16、跨学科课程选择的可视化系统与天文讲座文本分析

跨学科课程选择的可视化系统与天文讲座文本分析

在教育领域,如何更好地辅助学生进行课程选择以及优化课程设置是一个重要的课题。同时,对于科学讲座等活动,了解参与者的满意度和兴趣点也有助于活动的改进。下面将介绍两个相关的研究成果,分别是用于跨学科课程选择可视化的 Course Space 系统,以及天文讲座的文本数据分析。

一、Course Space 系统
(一)系统概述

Course Space 系统旨在可视化跨学科部门的课程,它不仅能展示构成课程体系的班级学生数量,还能呈现学生与课程之间的联系。该系统通过可视化课程选择模式以及学生的专业、实验室活动和毕业后职业等元数据,帮助学生发现可能因课程名称或大纲而错过的课程,并在回顾已选课程后调整选课。

(二)系统设计
  1. 主视图 :系统的主视图包含左右两个网络。左边是学生网络,通过学生所选课程的共现关系连接;右边是课程网络,通过选择同一课程的学生共现关系连接。每个网络图都使用力导向算法绘制。
  2. 分析功能
    • 链接调整功能 :当图的密度变高时,系统会显示共现节点之间的所有链接。用户可通过滑块条或文本框设置阈值,隐藏低于该阈值的链接,以控制链接密度,便于解读网络结构。
    • 突出连接功能 :使用此功能可使系统突出显示所选节点的链接,支持对网络结构的探索。
    • 交叉过滤功能 :该功能连接学生共现网络和课程共
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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