中南大学
硕士学位论文
信用卡欺诈检测分类算法研究
姓名：潘俊
申请学位级别：硕士
专业：计算机应用技术
指导教师：李宏
20090522
数据包的分类 刘杰 111220065 引言： 传统上，网络路由器通过同样的方式处理到来的数据包来提供最大努力地服务。随着新应用的出现，网络服务供应商希望路由器向不同的应用提供不同的服务质量（QoS）级别。为了满足这些服务质量(QoS)需求，路由器需要实现新的机制，例如许可控制，资源预约，每个数据流的排队，和均衡调度。然而，要实行这些机制的先决条件是路由器要能够对进入的数据流量进行甄别并分类成不同的数据流。我们称这些路由器为流量感知的路由器。一个流量感知的路由器与传统路由器的区别是，它能够持续地跟踪通过的流量并且针对不同的流量应用不同级别的服务。 所有的流量通过不同的规则来加以指定，每一条规则都是由一些通过用特定的值与分组字段进行比较的操作组成。我们称一个规则的集合为分类器。它的形成主要基于一些标准，而这些标准将要用来将不同的数据包分类到一个给定的网络应用。既然一个分类器要定义数据包的属性或者内容，那么数据包分类就是一个识别某个规则或者一个数据包符合或匹配的规则集合的过程。为了详细说明一个具有数据包分类能力的流量感知路由器所提供的各种各样的服务，我们运用了一个在表3.1中展示的示例分类器。假设在图3.1中显示的示例网络中，这个分类器被安装于路由器R中。
在示例分类器中只有四条规则，路由器X提供以下的服务： 数据包过滤：规则R1阻塞所有从外部进入网络A的远程登录连接，其中A可能是一个私有的用于研究的网络。 策略路由：在网络B到D的通过图3.1底部的ATM网络的应用层中，规则R2能够利用实时传输协议（RTP）让路由器传送所有的实时通信量。 流量监管：规则R3限制由C到B的所有传输协议（TCP）的流量速率不超过10Mbps。 有关规则、分类器和包分类的正式描述是在Lakshman 和Stiliadis的工作中给出
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 教育研究方法重点 教育研究方法重点一、概念题定性研究： 也称质性研究，是指在尽可能自然的状态下，通过深入、细致、长期的观察、体验、调查和分析，以一种开放的研究态度，对教育现象获得比较全面深刻的认识的一种方法。 定量研究： 也称量化研究。 是运用数学、物理等手段和工具精确地描述教育事实，解释教育事实，以求发现普适性的教育规则的一种方法。 操作性定义： 根据可观察、可测量、可操作的特征来界定变量的含义，即从具体的行为、特征、指标上对变量的操作进行描述，将抽象的概念转变成可观测、可检验的项目。 概念性定义： 从抽象的概念意义上对变量共同的本质属性或特征进行概括。 研究假设： 即研究问题的预设答案，是指研究者根据经验事实和科学理论对所研究的问题预先赋予的某种答案，是对研究结果的预测判断。 抽样： 遵照一定的规划，从一个总体中抽取一定数量的有代表性的个 1/ 16
体进行研究的过程。 整体抽样： 把总体划分成若干个群体，然后依据随机原则，抽取一个或几个群体作为样本的方法。 这些群体中的所有个体都是研究的对象。 随机抽样： 按照随机的原则保证总体中每个单位都有同等机会被抽中的原则抽取样本的方法。 等距抽样： 将总体中各个体按一定顺序排列，根据样本容量要求确定抽选间隔，然后随机确定起点，每隔一定的间隔抽取一个个体，是单纯随机抽样的变种。 有意抽样： 有意选择某些研究对象作为样本的方法。 一次文献： 又称原始文献、一级文献。 指直接记录事件、活动、行为经过的研究成果、专著、论文、调查报告等文献。 二次文献： 又称检索性文献、二级文献。 是对一次文献进行加工整理或摘录内容要点，并按一定原则、方法或体例编排的系统的便于查找、检索的文献，一般包括题录、
教育研究方法分类 浅谈新课程改革的重要性进入21世纪的今天，全球一体化进程不断加快，科学技术日新月异，对人才的要求也不断提高了，培养21世纪合格的中国公民成为了我们育人的方向。21世纪合格的中国公民应具备的基本素质包括要有历史使命感、社会责任感、人文主义精神、健全的人格、开放的世界意识。要培养新时期新形势下国家需要的新人才，按照传统的教育模式，老师一味灌、，学生机械的记，学生缺乏自主性、创新性，显然不利于新型人才的培养。因此，新时期呼唤新人才，新人才的培养呼唤新的教育理念、教育模式，这就要求必须进行教育改革。必须顺应历史发展的潮流，切实转变教学观念，以提高我国国民的整体素质和人文素养。新课程进入到学校操作层面，所遭遇的许多问题往往令教师对先前接受的理论产生困惑甚至怀疑。这当中固然有教师在理论上的误读和实践上偏离的问题，但是，理论的适切性与指导力也是我们应当关注的一个重要问题。今天的实践已经无法回避许多与理论有关的认识问题，如在以人为本的教育理念下如何认识学生个性发展与国家定向培养的矛盾，在建构主义教育理论下如何认识教师在课堂教学中的主导作用，等等。尽管理论工作者对这些问题都已经注意到并有了一些研究，但就现有的理论研究成果而言，一线的实践者多少感到有些单薄、有些苍白，一些课程理论因为较少涉及现实的教学实践活动及其客观存在的
特点，依然停留在思辨的层面。所以，我们仍期待更具针对性和指导力理论的出现。新课程理论充分借鉴了各国先进的教育理念与课程理论。尽管我们反对以“国情不同”为由拒绝对国外先进理论的传播与吸纳，但来自国外的教育理论毕竟有其生成和发展的特定环境。对理论的把握离不开对环境的认识，在引进理论的时候，要注意与中国的基本国情相适应。理论有其超越环境的共性部分，这是我们要吸收的东西；也有依赖于环境、体现个性的部分，这就需要我们从实际出发，进行必要的修正。同时，要全面地看待这些引进的国外理论，不仅要了解其成功的方面，也要认识到它们在本土的实践中遇到的各种问题和遭到的各种批判，不能忽视对问题的呈现和对局限性的剖析。在传播理论的过程中，要用理论来分析、解释实践中出现的问题，不能重传播、轻应用，我们要欢迎教育理论在重建中的百花齐放、百家争鸣。不同的观察问题的视角，多维度全方位的理论研究，对新课程的健康推进无疑是大有裨益的。第一： 我们渴望理论对实践有及时的观照与呼应，我们在艰难推进新课程的时候更需要专家的支持和指导。课程改革的理论工作者需要更多地深入一线，和教师们一起，分享改革的快乐，体验改革的阵痛，发现改革的问题，破解改革的疑难。对实践中具体案例的生动剖析远比简单的传播或是粗暴的批评更能令实践者心服口服，更能显出理论的功效与威力。适应中国国情、具有中国特色的课程理论只有在新课程改革的实践中才能逐步建立起来，我
机器学习常见算法分类汇总 ?作者：王萌 ?星期三, 六月25, 2014 ?Big Data, 大数据, 应用, 热点, 计算 ?10条评论 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习：
在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network） 非监督式学习： 在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习：
各章节重点难点 4个要点） 1、教育研究的类型 （1）客观性原则：是指研究者在研究过程中必须尊重事实，一事物的本来面目为依据，反对主观臆测，王子论断。她是科研工作者应遵循的基本原则。 （2）创新性原则：指在教育研究中，研究者应该在借鉴和继承前人或他人的研究成果基础上，在教育研究中发现新的问题，提出新的观点或结论，产生新的认识，文人们提供新的知识。 （3）理论联系实际原则：从教育的实践需要和实际情况出发，形成和发展教育科学理论，并努力运用教育科学理论来指导教育实践的研究，以推动教育科学和教育事业的向前发展。（4）伦理原则：要求研究者的科研活动应遵循基本的社会道德准则，不侵犯研究对象或研究参与者的权益，避免对其造成身心伤害。 3、教育研究的一般过程（6个） （1）选题阶段 （2）研究设计阶段 （3）搜集资料阶段 （4）整理与分析资料阶段 （5）撰写研究报告阶段 （6）总结与评价阶段 4、教育研究方法的基本类型（4个） 理论方法（归纳、演绎、类比、分类、比较、分析、综合、概括） 实证方法（观察、问卷、访谈、测量） 实验研究方法（前试验、准实验、真实验） 历史研究方法（文献法（定性）、内容分析法（定量）） 二、教育研究的选题与设计（5个要点） （一）选题的主要来源 1、社会变革和发展对教育研究提出的问题 2、学科理论的深化、拓展或转型中产生的问题 3、研究者个人在教育实践者观察与思考产生的问题 （二）选题的基本要求 1、问题本身要新颖、有研究价值 新颖表现在：（1）课题内容是前人未涉及或者探讨不深入的 （2）课题研究角度不同与以往研究 （3）研究方法上有创新之处 2、问题提出有一定的科学理论依据和事实依据
教育研究方法分类模拟3 一、单项选择题 1. 将教育研究分为教育价值研究与教育事实研究的维度是______。 A.教育研究对象及其任务 B.教育研究目的 C.教育研究范式 D.教育研究旨趣 答案：A [解答] 本题考查的是教育研究的类型。对教育研究类型的划分，主要有三个维度：①根据教育研究对象及任务，将教育研究分为教育价值研究、教育事实研究。其中教育价值研究是一种应然研究，揭示的是“为什么”和“如何做”的问题；教育事实研究是一种实然的研究，主要揭示“是什么”的问题。②根据教育研究的目的不同，将教育研究分为基础研究和应用研究。③根据教育研究范式不同，将教育研究分为定量研究和定性研究。D项是干扰项。因此，正确答案为A。 2. 将教育研究分为基础研究和应用研究的分类维度是______。 A.教育研究对象及其任务 B.教育研究目的 C.教育研究范式 D.教育研究旨趣 答案：B [解答] 本题考查的是教育研究的类型。对教育研究类型的划分，主要有三个维度：①根据教育研究对象及任务，将教育研究分为教育价值研究、教育事实研究。②根据教育研究的目的不同，将教育研究分为基础研究和应用研究。其中基础研究旨在揭示教育现象的一般规律，建立具有普遍性的理论，增进人类知识；应用研究旨在寻找解决实际问题的方法或途径。应用研究常常依据基础研究的成果进行探讨，而应用研究的成果也有助于完善基础研究。③根据教育研究范式不同，将教育研究分为定量研究和定性研究。D项是干扰项。因此，正确答案为B。
3. 同基础研究相比，应用研究______。 A.以抽象、一般为特征 B.强调可行性 C.探讨更为周密的研究的可能 D.把研究过程中的情况描述下来 答案：B [解答] 本题考查的是基础研究、应用研究的特点。基础性研究以抽象、一般为特征，目的是揭示、描述、揭示某些现象和过程，其结果与应用无关；应用研究以具体、特殊为特征，对基础性研究的成果作进一步的验证，应用研究的可行性较强。而探讨更为周密的研究的可能是探索性研究的特点之一。把研究过程中的情况描述下来是描述性研究。因此，正确答案为B。 4. 下列不属于质性研究通常运用的方法的是______。 A.开放式访谈 B.参与观察 C.个案调查 D.实验研究 答案：D [解答] 本题考查的是质性研究。质性研究(或质的研究)通常是指在自然环境下，运用现场实验、开放式访谈、参与观察和个案调查等方法，对所研究的现象进行长期深入、细致的分析，在此基础上建立假设和理论，并通过证伪、相关检验等方法对研究结果加以检验的一种研究范式。在研究目的上，定性研究重视描述与揭示，以揭示教育现象或行为的“意义”为主；在研究角度上，注重从整体上把握现象；在分析方式上，以归纳法为主，倾向于对研究结果进行归纳分析；在角色上，研究者在当时当地收集第一手资料，从当事人的视角来理解他们言行的意义和对事物的看法，研究者就是参与者。实验研究按实验进行的场所可以分为实验室实验、自然实验。因此，正确答案为D。 5. 任何一种教育研究方法的选用都应遵循其内在的规定和基本的原则。在教育研究过程中，我们必须按程序和要求去研究客观现实，不能随意更改和省略。这一教育研究所遵循的原则是______。 A.可行性原则 B.客观性原则
遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势
遥感图像分类方法的研究现状与发展趋势 摘要：遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展，被广泛应用于国民经济发展的各个方面，如土地资源调查和管理、农作物估产、地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究等，形成了适合中国国情的技术发展和应用推广模式。随着遥感数据获取手段的加强，需要处理的遥感信息量急剧增加。在这种情况下，如何满足应用人员对于大区域遥感资料进行快速处理与分析的要求，正成为遥感信息处理面临的一大难题。这里涉及二个方面，一是遥感图像处理本身技术的开发，二是遥感与地理信息系统的结合，归结起来，最迫切需要解决的问题是如何提高遥感图像分类精度，这是解决大区域资源环境遥感快速调查与制图的关键。 关键词：遥感图像、发展、分类、计算机 一、遥感技术的发展现状 遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段，它在近一二十年内得到了飞速发展，目前又将达到一个新的高潮。这种发展主要表现在以下4个方面： 1. 多分辨率多遥感平台并存。空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高目前，国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统，并拥有全色0．8～5m、多光谱3．3～30m的多种空间分辨率。遥感平台和传感器已从过去的单一型向多样化发展，并能在不同平台
上获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。民用遥感影像的空间分辨率达到米级，光谱分辨率达到纳米级，波段数已增加到数十甚至数百个，重复周期达到几天甚至十几个小时。例如，美国的商业卫星ORBVIEW可获取lm空间分辨率的图像，通过任意方向旋转可获得同轨和异轨的高分辨率立体图像；美国EOS卫星上的MOiDIS-N传感器具有35个波段；美国NOAA的一颗卫星每天可对地面同一地区进行两次观测。随着遥感应用领域对高分辨率遥感数据需求的增加及高新技术自身不断的发展，各类遥感分辨率的提高成为普遍发展趋势。 2. 微波遥感、高光谱遥感迅速发展微波遥感技术是近十几年发展起来的具有良好应用前景的主动式探测方法。微波具有穿透性强、不受天气影响的特性，可全天时、全天候工作。微波遥感采用多极化、多波段及多工作模式，形成多级分辨率影像序列，以提供从粗到细的对地观测数据源。成像雷达、激光雷达等的发展，越来越引起人们的关注。例如，美国实施的航天飞机雷达地形测绘计划即采用雷达干涉测量技术，在一架航天飞机上安装了两个雷达天线，对同一地区一次获取两幅图像，然后通过影像精匹配、相位差解算、高程计算等步骤得到被观测地区的高程数据。高光谱遥感的出现和发展是遥感技术的一场革命。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。高光谱遥感的发展，从研制第一代航空成像光谱仪算起已有二十多年的历史，并受到世界各国遥感科学家的普遍关注。但长期以来，高光谱遥感一直处在以航空为基础的研究发展阶段，且主要
1、聚类 ?常用的包：fpc，cluster，pvclust，mclust ?基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara ?基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana ?基于模型的方法: mclust ?基于密度的方法: dbscan ?基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust ?基于验证的方法: cluster.stats 2、分类 ?常用的包： rpart，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree， maptree，survival ?决策树: rpart, ctree ?随机森林: cforest, randomForest ?回归, Logistic回归, Poisson回归: glm, predict, residuals ?生存分析: survfit, survdiff, coxph 3、关联规则与频繁项集 ?常用的包：
arules：支持挖掘频繁项集，最大频繁项集，频繁闭项目集和 关联规则 DRM：回归和分类数据的重复关联模型 ?APRIORI算法，广度RST算法：apriori, drm ?ECLAT算法：采用等价类，RST深度搜索和集合的交集：eclat 4、序列模式 ?常用的包：arulesSequences ?SPADE算法：cSPADE 5、时间序列 ?常用的包：timsac ?时间序列构建函数：ts ?成分分解: decomp, decompose, stl, tsr 6、统计 ?常用的包：Base R, nlme ?方差分析: aov, anova ?密度分析: density ?假设检验: t.test, prop.test, anova, aov ?线性混合模型：lme
教育科学研究法 主讲教师：陈伙平 参考书目 1、叶澜.教育研究方法论初探【M 】.上海教育出版社，1999 2、裴娣娜.教育研究方法导论【M 】.安徽教育出版社，1995 3、威廉·维尔斯曼（美），袁振国等译.教育研究方法导论【M 】.教育科学出版社，1997 4、陈伙平.教育科学研究方法与原理【M 】.福建科学与技术出版社，2007 5、林焕章等.教育科研操作指南【M 】.国际文化出版社，2000 一、基本理论 （一）科学与教育科学 1.科学 2.教育科学 （二）科学研究与教育科学研究 1.科学研究 2.教育科学研究 ①教育科学研究对象及其特点 研究对象——教育问题 研究问题的特点 A.复杂性：一果多因；一因多果；亦因亦果 理论中的两难： 实践中的两难：个人本位与社会本位；自由与纪律。 理论与实践的脱节造成的两难：新课改的理念与实际操作的不一致；打孩子。 D.整合性与扩散性 ②教育科学研究的基本原则 A.客观性原则 B.操作性原则 C.系统性原则 D.公共性原则 E.检验性原则 a.理论中两难B.两难性 b.实践中两难 c.理论与实践脱节造成的两难 ì????í?????：：孔子：性相近，习相远人性论孟子性善论荀子性恶论ì????í?????：：：朱熹知先行后知行观王夫之行先知后王守仁知行合一ì????í?????a.时间上的开放C.开放性 b.空间上的开放 ì??í???
③教育科学研究分类 （三）科学研究方法与教育科学研究方法 1.科学研究方法 ①含义：包括方法论与具体的研究方法。 方法论与具体研究方法的联系与区别。 ②非科学方法 A.根据权威的解释 B.直觉判断 C.奠基在纯理论假设基础上的逻辑推理 2.教育科学研究方法 ①以方法论为基础 二、教育科学研究的方向与态度 （一）方向——“四个坚持” （二）态度——实事求是 三、教育科学研究的重要意义 1.科学教育呼唤科学研究 2.当今中国教育需要教育科研五个需要 第二章 选题与抽样 一、选题 （一）选题的重要性 提出课题比解决课题更困难 实践证明：选题恰当，研究成果容易得到认可 基础研究A.根据研究目的应用研究 ì??í???定性研究B.根据研究方法定量研究ì??í???教育事实研究C.根据研究问题的性质教育价值研究 ì??í???个案研究D.根据研究对象的数量成组研究ì??í???宏观研究E.根据研究问题的大小微观研究 ì??í??? ② A.实践第一树立三个正确观点 B.辩证发展C.系统整体 ì????í????? ③ A.方法论方法体系 B.具体方法C.辅助性技术 ì????í?????
第2期,总第64期国 土 资 源 遥 感No.2,2005 2005年6月15日RE MOTE SENSI N G F OR LAND&RES OURCES Jun.,2005 遥感图像分类方法研究综述 李石华1,王金亮1,毕艳1,2,陈姚1,朱妙园1,杨帅3,朱佳1 (1.云南师范大学旅游与地理科学学院,昆明 650092;2.云南省寄生虫病防治所,思茅 665000; 3.云南开远市第一中学,开远 661600) 摘要:综述了遥感图像监督分类和非监督分类中的各种方法,介绍了各种方法的优缺点、适用领域和应用情况,并作了简单评述,最后,展望了遥感图像分类方法研究发展方向和研究热点。 关键词:遥感;图像分类;分类方法 中图分类号:TP751 文献标识码:A 文章编号:1001-070X(2005)02-0001-06 0 引言 随着卫星遥感和航空遥感图像分辨率的不断提 高,人们可以从遥感图像中获得更多有用的数据和 信息。由于不同领域遥感图像的应用对遥感图像处 理提出了不同的要求,所以图像处理中重要的环 节———图像分类也就显得尤为重要,经过多年的努 力,形成了许多分类方法和算法。本文较全面地综 述了这些分类方法和算法,为遥感图像分类提供理 论指导。 1 遥感图像分类研究现状 在目前遥感分类应用中,用得较多的是传统的 模式识别分类方法,诸如最小距离法、平行六面体 法、最大似然法、等混合距离法(I S OM I X)、循环集群 法(I S ODAT A)等监督与非监督分类法。其分类结果 由于遥感图像本身的空间分辨率以及“同物异谱”、 “异物同谱”现象的存在,往往出现较多的错分、漏分 现象,导致分类精度不高[1]。随着遥感应用技术的 发展,傅肃性等对P.V.Balstad(1986)利用神经网络 进行遥感影像分类的研究情况以及章杨清等在利用 分维向量改进神经网络在遥感模式识别中的分类精 度问题作了阐述[2], 孙家对M.A.Friedl(1992)和 C.E.B r odley(1996)研究的大量适用于遥感图像分类的决策树结构作了阐述[3],尤其是近年来针对高光谱数据的广泛应用,各种新理论新方法相继涌现,对传统计算机分类方法提出了新的要求[4,5]。 2 基于统计分析的遥感图像分类方法 2.1 监督分类 监督分类是一种常用的精度较高的统计判决分类,在已知类别的训练场地上提取各类训练样本,通过选择特征变量、确定判别函数或判别规则,从而把图像中的各个像元点划归到各个给定类的分类方法[2,3,6,7]。常用的监督分类方法有:K邻近法(K-Nearest Neighbor)、决策树法(Decisi on Tree Classifi2 er)和贝叶斯分类法(Bayesian Classifier)。主要步骤包括:①选择特征波段;②选择训练区;③选择或构造训练分类器;④对分类精度进行评价。 最大似然分类法(MLC)是遥感分类的主要手段之一。其分类器被认为是一种稳定性、鲁棒性好的分类器[8]。但是,如果图像数据在特征空间中分布比较复杂、离散,或采集的训练样本不够充分、不具代表性,通过直接手段来估计最大似然函数的参数,就有可能造成与实际分布的较大偏差,导致分类结果精度下降。为此,不少学者提出了最大似然分类器和神经网络分类器。改进的最大似然分类器多采用Gauss光谱模型作为条件概率密度函数模型,其中最简单的是各类先验概率相等的分类器(即通常所说的最大似然分类器),复杂的有Ediri w ickre ma等提出的启发式像素分类估计先验概率法。Mclachlang J 收稿日期:2004-11-23;修订日期:2005-03-15 基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2003CB41505-11)、国家自然科学基金项目(40361007)和云南省自然科学基金项目(2002D0036M和2003C0030Q)资助。
各章节重点难点 一、教育研究概述（4个要点） 1、教育研究的类型 主观臆测，王子论断。她是科研工作者应遵循的基本原则。 （2）创新性原则：指在教育研究中，研究者应该在借鉴和继承前人或他人的研究成果基础上，在教育研究中发现新的问题，提出新的观点或结论，产生新的认识，文人们提供新的知识。（3）理论联系实际原则：从教育的实践需要和实际情况出发，形成和发展教育科学理论，并努力运用教育科学理论来指导教育实践的研究，以推动教育科学和教育事业的向前发展。（4）伦理原则：要求研究者的科研活动应遵循基本的社会道德准则，不侵犯研究对象或研究参与者的权益，避免对其造成身心伤害。 3、教育研究的一般过程（6个） （1）选题阶段 （2）研究设计阶段 （3）搜集资料阶段 （4）整理与分析资料阶段 （5）撰写研究报告阶段 （6）总结与评价阶段 4、教育研究方法的基本类型（4个） 理论方法（归纳、演绎、类比、分类、比较、分析、综合、概括） 实证方法（观察、问卷、访谈、测量） 实验研究方法（前试验、准实验、真实验） 历史研究方法（文献法（定性）、容分析法（定量）） 二、教育研究的选题与设计（5个要点） （一）选题的主要来源 1、社会变革和发展对教育研究提出的问题 2、学科理论的深化、拓展或转型中产生的问题 3、研究者个人在教育实践者观察与思考产生的问题 （二）选题的基本要求 1、问题本身要新颖、有研究价值 新颖表现在：（1）课题容是前人未涉及或者探讨不深入的 （2）课题研究角度不同与以往研究
（3）研究方法上有创新之处 2、问题提出有一定的科学理论依据和事实依据 3、问题表述必须具体明确 4、问题研究要有可行性 （三）教育研究假设涉及的主要变量 （1）研究假设是研究之前预先设想的、暂时的理论，是对研究课题设想出的一种或几种可能的结论或答案 （2）自变量=刺激变量=输入变量=实验处理，事实严重对实验对象发生影响的因素和实验对象在这些影响下发生变化的因素。 （3）因变量=反应变量=输出变量=实验结果，是通过自变量的作用而产生变化的结果因素，是实验观察和记录的容。 （4）无关变量=干扰变量，是指除自变量意外，一切可能影响因变量、因而对实验可能起干扰作用的变量。 （四）选择研究对象（抽样） 1、总体、样本和抽样的概念 （1）总体：研究对象的全体。凡是在某一相同性质上结合起来的许多个别事物的集体，当它成为突击研究对象时，就叫做总体。 （2）样本：从总体中抽取的、对总体有一定能够代表性的一本分个体，也称为样组。 样本所包含的个体的数量叫样本容量。 （3）抽样：遵循一定的规则，从一个总体中抽取有代表性的一定数量的个体进行研究的过程。目的是用一个样本去得到关于这个总体的信息及一般性结论，从样本的特征推断总体，从而对相应的研究作出结论。 2、抽样方法： （1）简单随机抽样。如抽签、随机数目表，每个个体被抽取的概率均等。简单易行，适用于总体异质性不是很大却样本数较小的情况。当样本规模小时，样本的代表性差一些。 （2）随机系统抽样，也叫等距抽样、机械抽样。先将总体各个观测单位按某一标志排列编号并分成数量相等的组，使组数与样本数相同，然后从每组中依照事先规定的机械次序抽取对象。（抽样比率的计算公式：k=N/n，k为抽样间距，N为总体规模，n为样本规模） （3）分层随机抽样：也成类型抽样，配额抽样。将总体按照一定标准分成若干层次或类型，然后再依据事先确定的样本大小及其各层次类型在总体中所占的比例提取一定数目的样本单位。 （4）整群随机抽样：抽样的单位不是单个的个体，而是成群的个体。 （5）有意抽样法。即按照研究者一定的目的要求去抽取样本，也叫有偏的抽样。 （五）课题论证的基本容 1、选题价值论证 2、先关研究文献综述 3、课题研究基本思路论证 4、课题研究步骤、方法及手段论证 5、课题研究可行性论证 三、教育文献检索（4个要点） （一）文献的作用 1、全面正确的掌握所要研究问题的情况，帮助研究人员选定课题和确定研究人员 2、为教育研究提供科学的论证依据和方法
一、中小学教育研究的类别 1、以研究目的对教育研究所作的分类：基础性研究和应用性研究。基础性研究以抽象、一般为特征，目的是揭示、解释、描述某些现象和过程，直接增加知识的价值；应用性研究以具体、特殊为特征，对基础性成果做进一步验证，目的在于解决某些特定的问题或提供直接有用的知识。（如相对论原理为基础性，核能应用研究为应用性。）学校情境中的教育研究大多为应用性。 2、以研究目的对教育研究所作分类：探索性研究、描述性研究、解释性研究。a、探索性研究。进行新课题，对该课题进行初步了解。缺点是难以提供满意答案；b、描述性研究。对教育中出现的某一情况或事件进行描述，把过程中观察到的情形记录下来；c、对教育中某一现象做出解释。 3、定性研究与定量研究——依教育研究性质或手段区分的两种范式：（1）定性研究：主要用文字来描述现象，从人文学科中推演而来，注重的是整体和定性的信息以及说明的方法。定性研究的5个特征：a、把自然情境作为资料的主要来源，其中研究者起关键作用；b、是描述性的（不采用数据形式）；c、关心过程而非结果或产品；d、倾向于对资料进行归纳分析（自下而上，即通过资料找问题）；e、关心的最基本的事情是人们对事物的理解。（2）定量研究：模仿自然科学，对教育现象进行观察，是经验的、可定量的研究，研究目的在于确定因果关系，并做出解释。优点：a、消除研究过程中主观性和各种偏向偏见，使研究保持客观、精确；b、把教育实践工作者以为理所当然的东西加以检验。缺点：a、教育现象具有模糊性；b、不仅受物质条件限制，还受伦理上和社会条件的限制。（3）定性研究与定量研究的关系——定性研究为定量研究提供框架，定量研究为进一步定性研究提供条件。 4、教育研究内容可分为宏观的、中管的、微观的。宏观教育研究主要研究社会现象；中观的对应机构；微观研究重点研究人与人之间。在学校情境中主要研究的是微观的。 5、按研究开展地点和资料收藏方式可分为书斋式研究和现场研究。书斋式以查阅资料为主，而非在实践中。现场研究在实践中进行。 6、研究方向尺度分为横向研究和纵向研究。横向研究-同一时间-探索性研究、描述性研究；纵向-不同时间-趋势研究、各年龄组特征研究，定组研究。 7、定性研究与定量研究的区别。①资料来源：定性研究来源于自然情境，定量研究来源于经过严密控制的情境；②研究成果的表现形式：定性研究来源于图片文字，定量研究来源于数据；③对研究关注的方面：定性研究重过程，定量研究重结果；④分析资料的方法：定性研究采用归纳分析，定量研究采用演绎分析；⑤关心的基本项：定性研究关心意义和理解，定量研究关注变量与操作；⑥学术属性：定性研究属社会、历史、人类学类，定量研究属于心理、经济、物理范畴；⑦目标：定性研究目标在于描述现实现象提高认识，定量研究目标在校验理论证实事实；⑧设计：定性研究设计灵活、一般、可引申，定量研究设计有结构、预定的、正是具体；⑨技术和方法：定量研究重观察漫谈，定性研究重实验和有组织的交谈； ⑨与被试关系：定性研究者热情接触被试，视为朋友，定量研究与被试疏远；⑩工具或手段：定性研究重录音等，定量研究中项目表问卷占比重大。 8、在学校情境中开展的研究：是应用性、中/微观的、现场式的研究。 二、研究问题选择的三个基本准则：问题必须有价值，有新意，有可行性。主观条件：研究人员自身的素质。客观条件：物质条件。时机条件：理论、工具、技术手段等成熟度。 三、研究变量的类型 1、自变量：又称刺激变量，是引起或产生变化的原因，是研究者操纵的假设的原因变量。 2、因变量：又称反应变量，也称依变量，是受自变量影响的变量，是自变量作用于被试后
1、教育研究的基本范式是什么？基本特点各是什么？ 教育研究的基本范式有“实证主义范式”和“自然主义范式”。在20世纪80年代，美国一些学者也将这两种范式称为定量研究和定性研究 （一）实证主义研究范式的基本特点 1、实证主义范式的出发点：教育研究中实证主义范式的兴起，得益于教育研究向自然科学学习，以实现“科学化”的不懈努力。这种范式以自然科学的研究为典范，强调通过观察和实验、运用数学工具、推究因果关系，对研究对象加以说明或解释 2.实证主义范式关注的主要方面 研究结果的客观真实性； 研究过程和结论的可检验性； 所获认识的确定性； 研究结论的普遍有效性 3.实证主义范式评价研究质量的主要指标 有代表性的抽样技术； 确立研究变量的规范；（每一个变量是否有清晰的操作性定义，否则在实施研究过程中难以准确地控制和考察这些变量；还要看变量之间及变量内部是否具有逻辑关系：同一变量的不同指标之间是否既不重复也不遗漏，不同变量之间是否具有时间上的先后关系） 标准化的研究工具； 控制干扰变量的手段； 符合线性因果观的论证过程； 检验假设时精确的统计处理 （二）自然主义研究范式的基本特点 1.自然主义范式的出发点 自然主义范式是在社会科学、人文学科的研究中形成的 本体论，它认为教育活动是由人在意识和情感支配下完成的，必然带有参与者的主观价值因素，因而不存在纯粹客观的现实，而只有被人赋予意义的现实 认识论，它认为研究主体和客体不可能分离，也不可能存在精致地等待被人发现的纯粹客观的规律，主体对客体的认识实际上是主体通过与客体的接触和相互作用而产生的有意义的、可沟通的见解。认识的结果不是对变量之间因果关系的确证，而是理解人的特征、活动和教育情境 方法论，它特别强调研究者深入现场，在尽可能自然的情境中与被研究者一起生活，了解他们所关心的问题，倾听他们的心声，同时，对自己所用的研究方法进行深刻的反省，注意自己与被研究者的关系对研究的影响，然后在此基础上通过移情理解被研究者的行为和思想，获得对研究对象的真切认识。 这种范式更多地采用归纳法的研究思路，研究者不是从一定的假设出发，只关注由此
分类算法的研究进展 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域，分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型，该分类模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的某一个。分类和回归都可以用于预测，和回归方法不同的是，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续或有序值。 一、分类算法概述为了提高分类的准确性、有效性和可伸缩性，在进行分类之前，通常要对数据进行预处理，包括：（1）数据清理，其目的是消除或减少数据噪声处理空缺值。 （2）相关性分析，由于数据集中的许多属性可能与分类任务不相关，若包含这些属性将减慢和可能误导分析过程，所以相关性分析的目的就是删除这些不相关的或兀余 性。（3）数据变换，数据可以概化到较 高层概念，比如连续值属 为离散值：低、 可概化到高层概念“省”此外，数据也可以规范化，规 范化将给定的值按比例缩放，落入较小的区间，比如【0，1】等。
的属 性“收入”的数值可以概化 性“市” 中、高。又比如，标称值属 二、常见分类算法 2.1 决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。 2.2贝叶斯分类贝叶斯分类是统计学分类方法，它足一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，且方法简单、分类准确率高、速度快。由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值,而此假设在实际情况中经常是不成立的,因此其分类准确率可能会下降。为此,就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算
教育研究方法导论复习笔记 各章节重点难点 4个要点） 1、教育研究的类型 （1）客观性原则：是指研究者在研究过程中必须尊重事实，一事物的本来面目为依据，反对主观臆测，王子论断。她是科研工作者应遵循的基本原则。 （2）创新性原则：指在教育研究中，研究者应该在借鉴和继承前人或他人的研究成果基础上，在教育研究中发现新的问题，提出新的观点或结论，产生新的认识，文人们提供新的知识。（3）理论联系实际原则：从教育的实践需要和实际情况出发，形成和发展教育科学理论，并努力运用教育科学理论来指导教育实践的研究，以推动教育科学和教育事业的向前发展。（4）伦理原则：要求研究者的科研活动应遵循基本的社会道德准则，不侵犯研究对象或研究参与者的权益，避免对其造成身心伤害。 3、教育研究的一般过程（6个） （1）选题阶段 （2）研究设计阶段 （3）搜集资料阶段 （4）整理与分析资料阶段 （5）撰写研究报告阶段 （6）总结与评价阶段 4、教育研究方法的基本类型（4个） 理论方法（归纳、演绎、类比、分类、比较、分析、综合、概括） 实证方法（观察、问卷、访谈、测量） 实验研究方法（前试验、准实验、真实验） 历史研究方法（文献法（定性）、内容分析法（定量）） 二、教育研究的选题与设计（5个要点） （一）选题的主要来源 1、社会变革和发展对教育研究提出的问题 2、学科理论的深化、拓展或转型中产生的问题 3、研究者个人在教育实践者观察与思考产生的问题 （二）选题的基本要求 1、问题本身要新颖、有研究价值 新颖表现在：（1）课题内容是前人未涉及或者探讨不深入的
（2）课题研究角度不同与以往研究 （3）研究方法上有创新之处 2、问题提出有一定的科学理论依据和事实依据 3、问题表述必须具体明确 4、问题研究要有可行性 （三）教育研究假设涉及的主要变量 （1）研究假设是研究之前预先设想的、暂时的理论，是对研究课题设想出的一种或几种可能的结论或答案 （2）自变量=刺激变量=输入变量=实验处理，事实严重对实验对象发生影响的因素和实验对象在这些影响下发生变化的因素。 （3）因变量=反应变量=输出变量=实验结果，是通过自变量的作用而产生变化的结果因素，是实验观察和记录的内容。 （4）无关变量=干扰变量，是指除自变量意外，一切可能影响因变量、因而对实验可能起干扰作用的变量。 （四）选择研究对象（抽样） 1、总体、样本和抽样的概念 （1）总体：研究对象的全体。凡是在某一相同性质上结合起来的许多个别事物的集体，当它成为突击研究对象时，就叫做总体。 （2）样本：从总体中抽取的、对总体有一定能够代表性的一本分个体，也称为样组。 样本所包含的个体的数量叫样本容量。 （3）抽样：遵循一定的规则，从一个总体中抽取有代表性的一定数量的个体进行研究的过程。目的是用一个样本去得到关于这个总体的信息及一般性结论，从样本的特征推断总体，从而对相应的研究作出结论。 2、抽样方法： （1）简单随机抽样。如抽签、随机数目表，每个个体被抽取的概率均等。简单易行，适用于总体异质性不是很大却样本数较小的情况。当样本规模小时，样本的代表性差一些。 （2）随机系统抽样，也叫等距抽样、机械抽样。先将总体各个观测单位按某一标志排列编号并分成数量相等的组，使组数与样本数相同，然后从每组中依照事先规定的机械次序抽取对象。（抽样比率的计算公式：k=N/n，k为抽样间距，N为总体规模，n为样本规模） （3）分层随机抽样：也成类型抽样，配额抽样。将总体按照一定标准分成若干层次或类型，然后再依据事先确定的样本大小及其各层次类型在总体中所占的比例提取一定数目的样本单位。 （4）整群随机抽样：抽样的单位不是单个的个体，而是成群的个体。 （5）有意抽样法。即按照研究者一定的目的要求去抽取样本，也叫有偏的抽样。 （五）课题论证的基本内容 1、选题价值论证 2、先关研究文献综述 3、课题研究基本思路论证 4、课题研究步骤、方法及手段论证 5、课题研究可行性论证 三、教育文献检索（4个要点） （一）文献的作用 1、全面正确的掌握所要研究问题的情况，帮助研究人员选定课题和确定研究人员
遥感图像分类方法综述 刘佳馨 摘要：伴随着科学技术在我们的生活中不断发展，遥感技术便应运而生，而遥感图像因成为遥感技术分析中的不可缺少的依据，变得备受关注。在本文中，以遥感图像分类方法为研究中心，从传统分类方法、近代分类方法两个方面对分类方法进行了介绍，并以此为基础对分类思想及后续处理进行说明，进而展望了遥感图像分类的研究趋势和发展前景。 关键词：遥感图像；图像分类；分类方法 1 引言 遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内的各个国家以及我国的许多部门、科研单位和公司等，例如地质、水体、植被、土壤等多个方面，得到广泛的应用，尤其在监视观测天气状况、探测自然灾害、环境污染甚至军事目标等方面有着广泛的应用前景。伴随研究的深入，获取遥感数据的方式逐渐具有可利用方法多、探测范围广、获取速度快、周期短、使用时受限条件少、获取信息量大等特点。遥感图像的分类就是对遥感图像上关于地球表面及其环境的信息进行识别后分类，来识别图像信息中所对应的实际地物，从而进一步达到提取所需地物信息的目的。 2 遥感图像分类基本原理 遥感是一种应用探测仪器，在不与探测目标接触的情况下，从远处把目标的电磁波特性记录下来，并且通过各种方法的分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。图像分类的目的在于将图像中每个像元根据其不同波段的光谱亮度、空间结构特征或其他信息，按照某种规则或算法划分为不同的类别。而遥感图像分类则是利用计算机技术来模拟人类的识别功能，对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属性的自动判别和分类，以达到提取所需地物信息的目的。 3 遥感图像传统分类方法 遥感图像传统分类方法是目前应用较多，并且发展较为成熟的分类方法。从分类前是否需要获得训练样区类别这一角度进行划分，可将遥感图像传统分类方法分为两大类，即监督分类（supervised classification）和非监督分类(Unsupervised
首都师范大学 硕士学位论文 数据挖掘分类算法的研究与应用 姓名：刘振岩 申请学位级别：硕士 专业：计算机应用技术 指导教师：王万森 2003.4.1
首都师范入学硕．卜学位论Ｚ数据挖掘分类算法的研究与应用 摘要 ， ｆ随着数据库技术的成熟应用和Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的迅速发展，人类积累的数据量正在以指数速度增长。科于这些数据，人｛｝ｊ已经不满足于传统的查询、统计分析手段，而需要发现更深层次的规律，对决策或科研工作提供更有效的决策支持。正是为了满足这种要求，从大量数据中提取出隐藏在其中的有用信息，将机器学习应用于大型数据库的数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）技术得到了长足的发展。 所谓数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ，ＤＭ），也可以称为数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒＤａｔ曲鹅ｅ，ＫＤＤ），就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据ｒ｝，，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，它又是一门广义的交叉学科，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。 分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。｛乍多分类的方法已被机器学习、专家系统、统计学和神经生物学方面的研究者提｝Ｈ。本论文主要侧重数据挖掘中分类算法的研究，并将分类算法划分为急切分类和懒散分类，全部研究内容基本围绕着这种划分方法展开。．１本文的主要研究内容：， ｌ，讨论了数掂挖掘中分类的基本技术，包括数据分类的过程，分类数据所需的数据预处理技术，以及分类方法的比较和评估标准；比较了几种典 型的分类算法，包括决策树、ｋ．最近邻分类、神经网络算法：接着，引 出本文的研究重点，即将分类算法划分为急切分类和懒散分类，并基于 这种划分展歼对数据挖掘分类算法的研究。 ２．结合对决簸树方法的研究，重点研究并实现了一个“懒散的基于模型的分类”思想的“懒散的决策树算法”。在决策树方法的研究中，阐述了决 策树的基本概念以及决策树的优缺点，决策树方法的应用状况，分析了 决策树算法的迸一步的研究重点。伪了更好地满足网络环境下的应用需 求，结合传统的决策树方法，基于Ⅶ懒散的基于模型的分类”的思想， 实现了一个网络环境下基于Ｂ／Ｓ模式的“懒散的决策树算法”。实践表明： 在ＷＥＢ应ｆＨ程序叶ｉ采用此算法取得了很好的效果。、 ≯ ３．选取神经Ｈ络分类算法作为急切分类算法的代表进行深入的研究。在神经网络中，重点分析研究了感知器基本模型，包括感知器基本模型的构 造及其学习算法，模型的几何意义及其局限性。并针对该模型只有在线 性可分的情况一Ｆ彳‘能用感知器的学习算法进行分类的这一固有局限性， 研究并推广了感知器模型。