基于数据恢复实训的企业场景模拟教学

针对实训课程教学与企业实际业务流程存在严重脱节,无法真正提高学生职业能力达到"零"距离就业的现状。以数据恢复实训课程为例,提出基于企业场景模拟的实训课程改革思路和方案。说明该方法能激发学生学习兴趣和自主学习的积极性,提高教学质量,使学生在扮演企业角色时,体验到真实的工作场景、工作过程和相关制度等,为教师最终评价学生提供有力依据。     

基于Python的反反爬虫技术分析与应用

爬虫软件是现今互联网环境下,高效准确地获取数据的重要方式之一.针对传统的初级爬虫技术易于被目标网站拦截访问的问题,简述爬虫的工作原理和方式,讨论爬虫、反爬虫与反反爬虫之间的相互关系.分析应对目标网站的反反爬虫机制,包括伪装用户代理,设置IP地址代理、使用自动化测试工具调用浏览器等技术要点,并分析了基于Python语言中Requests库,构建了对网页的多种请求方式和数据获取方法的解决方案.结合反反爬虫机制与数据分析技术,以哔哩哔哩视频网为案例,分析其网页基本结构与调用的应用程序接口,使用Python与Requests库抓取网站所有视频的相关数据.数据清洗后分析播放量最高视频的相关信息,并将结论以数据可视化的方式呈现,实现对数据的获取、挖掘与分析.     

基于改进人工蜂群算法的用电异常检测方法

为全面有效分析和检测数据和用电异常,提高异常用电报警准确率和电量管理水平。从两个方面研究用电异常检测:一是通过用户用电异常防止意外,保障用户安全,如检测到用户负荷长期居高不下,则提醒用户可能存在电器漏电;二是防止非技术性电能损失或用户窃电,如检测到用户连续异常负荷骤降,提醒稽查人员到现场检测用户是否存在窃电。通过改进人工蜂群算法自动提取电力负荷曲线进行关联对比,实现上述行为的判断。实验结果表明,基于改进人工蜂群的异常检测算法具有较好的适应性和较高的异常检测精度。     

基于粒度原理的蚁群聚类算法

在过去10多年中,蚁群算法（AC）的研究和应用取得了很大的进展,大量结果证明了算法的有效性和在某些领域的优势。文章从信息粒度的角度出发,解决了传统聚类算法中对样本“抱团”性质的客观描述和分类算法中分类专家主观先验知识之间的不协调性。并将蚁群系统模型引入聚类模型中,提出了一种基于粒度原理的蚁群聚类新方法。仿真结果表明上述方法是可行和有效的。