潘燕
- 作品数：21 被引量：37H指数：4
- 供职机构：福建农业职业技术学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理交通运输工程更多>>
- 一种计算机内置滤波器的安装结构
- 本实用新型公开了一种计算机内置滤波器的安装结构，包括盖板，所述盖板底面安装有盒体，所述盖板上设置有能够同步锁紧且稳固快捷的同步限位机构，此计算机内置滤波器的安装结构，以区别于现有技术，在对计算机内置滤波器进行安装或维修时...
- 潘燕
- 文献传递
- 一种基于大数据的智慧农业控制系统及方法
- 本申请提供了一种基于大数据的智慧农业控制系统及方法，本申请首先对各个作物分布区域分别对应的作物纹理特征和环境湿度特征进行胁迫响应特征学习，得到静态遮荫胁迫响应阵列；进而基于静态遮荫胁迫响应阵列中的各个静态遮荫胁迫响应值及...
- 张洁郭子诚杨灿曾智良刘必健吴荣珍潘燕陈俐妍杨文娟王伟莉
- 3ds Max课程的教学方法及课程改革被引量：2
- 2015年
- 3ds Max是一个三维动画渲染和制作软件。其软件的应用范围极广,再加上本身庞大复杂,是一个较难掌握的绘图软件。如何在高职高专院校对3ds Max课程进行一系列的教学方法的调整和课程的改革,使学生能很快地掌握3ds Max技术的应用技巧,提高学生学习积极性,培养学生的创造性思维,满足社会用人单位对毕业生的要求具有十分重要的意义。文章对此进行了研究。
- 潘燕
- 关键词：MAX高职高专教学方法课程改革
- 基于CHAID算法的高职院校招生数据挖掘的应用研究被引量：2
- 2021年
- 新课改形势下,政府对高职院校发展大力扶持,高职招生逐渐扩大,这给高职院校既带来新的契机,也带来了新的挑战。在这种形势下,高职院校需要把招生重点从生源数量转向生源质量。文章将对某高职院校近三年招生数据,利用数据挖掘工具的CHAID卡方自动交互检测算法构建预测决策树建模,进行分析和挖掘,找出潜在有用的信息,帮助学校更好的制定招生政策,提高生源的报到率和生源质量。
- 潘燕
- 关键词：新课改生源质量数据挖掘
- 3ds MAX中灯光使用技巧研究被引量：1
- 2014年
- 灯光是3ds MAX软件中模拟光照效果最重要的手段,称得上是3D场景的灵魂。但是在复杂的灯光设置,多变的运用效果中,如何能得到令人满意的照明效果,是困扰3D软件应用者的一大问题。目前国内许多3ds MAX教程中讲述灯光部分较少,为此对场景中灯光的使用方法和应用技巧等进行了研究和具体阐述,给读者以借鉴。
- 潘燕
- 关键词：灯光MAX
- 7E教学法结合思政教育在3dsMax教学中的应用
- 2025年
- 传统教学模式中,教学方式单一,只重视知识灌输和学习的结果,忽视了过程和方法。“7E”教学模式使用7个环节,相比传统教学模式更有利于学生概念的学习、知识的建构及概念的理解,对激发学生学习兴趣、培养学生探索推理能力、提高学生的学习成绩具有重要意义。文章尝试研究在高职3ds Max模型教学中构建“7E”教学模式,结合思政教育在教学中的具体应用,为一线计算机图形类教师的教学提供有价值的参考信息。
- 潘燕
- 关键词：思政教育
- 空间数据挖掘算法在煤矿能源保护监管中的应用被引量：1
- 2022年
- 为降低煤矿能源开采风险,实现规范化管理,提出空间数据挖掘算法在煤矿能源保护监管中的应用研究。由信息层、控制层和设备层构成监管系统,明确系统职责,结合监管系统特征,设计空间数据挖掘模型整体结构。将粗糙集和神经网络方法相结合,去除冗余数据,采用误差函数和代价函数,确定神经网络训练样本数量。探究数据挖掘模型在煤矿保护监管中的应用过程,设计神经网络结构,计算神经元数量,反复训练网络生成关联规则。经过实例应用分析,从关联规则中可得出:煤矿能源安全和瓦斯浓度、日开采量之间支持度较高,必须将二者指标控制在合理范围内。由此证明了挖掘算法不但可以获取煤矿能源现状,还能通过历史数据得出预见性结论。
- 潘燕
- 关键词：空间数据挖掘神经网络粗糙集
- 基于三维建模的可视化数据挖掘解析被引量：1
- 2022年
- 三维可视化研究属于计算机仿真领域中的一项重要课题,对三维建模可视化数据进行挖掘探究不仅可以直观体现相关研究领域的模型,同时还可以借助已有数据对相关领域发展进行验证及解释,这样就可以做出科学正确的决策。基于此,首先介绍了数据挖掘可视化研究的重要性,并进一步阐述了基于内容的三维模型检索技术分类及可视化数据挖掘存在的问题,最后探讨三维建模的可视化数据挖掘解析。希望数据挖掘技术在三维建模中的融入能够促进三维建模可视化知识的表达及发现。
- 潘燕
- 关键词：三维建模数据挖掘可视化实现
- 基于改进决策树算法的失衡数据集分类方法被引量：2
- 2019年
- 为了提高云资源空间数据的检索能力,需要对云资源分布空间的失衡数据进行优化分类处理,提出基于改进决策树算法的失衡数据集分类算法,构建失衡数据分布的不规则空间聚类模型,采用特征空间重组方法进行失衡数据的模糊特征重构和聚类处理,提取失衡数据的关联特征分布集和属性集,根据失衡数据的属性分布进行大数据挖掘和自适应特征提取,采用改进决策树算法对提取的失衡数据特征集进行不规则三角网重构和模糊聚类处理,实现失衡数据的优化分类。仿真结果表明,采用该方法进行失衡数据分类的自动分类性能较好,失误率较低,提高了失衡数据的分类检测和识别能力。
- 潘燕
- 决策树算法在高职院校课程关联分析中的应用研究被引量：4
- 2019年
- 随着大数据时代的到来,各高职院校的学生数据不断增长。当前,国内高校的学生成绩散乱地存储在教务系统中的现象十分普遍,高校较差的文件归档整理能力,容易导致严重的资源浪费和空置。文章基于数据挖掘技术的决策树算法,利用国内某高职院校电子商务专业学生成绩进行数据挖掘,提取数据中的隐性有用信息,获取该专业的核心课程与其它课程之间的关联关系,帮助高校教师和管理人员更好地掌握学生的学习情况,改进教学,为其合理地设置课程提供参考依据。
- 潘燕
- 关键词：高职院校数据挖掘决策树算法核心课程
