基于小波算法的智能數據經濟與教學模式判斷研究

◆高敬媛

基于小波算法的智能數據經濟與教學模式判斷研究

◆高敬媛

文章首先分析了基于小波算法的智能數據經濟與教學理論模型設計，從智能數據時間應用層面展開。并總結當前開展智能小波算數據庫建立中需要參照的理論基礎部分，為管理計劃實現創造穩定的基礎環境，進而實現促進教學模式功能完善，營造出具有可行性的教學模式。

小波算法；智能數據經濟；教學模型

一、基于小波算法的智能數據庫經濟與教學模式數據庫模型設計

智能數據庫設計過程中，建立一個小波算法智能數據庫控制模塊，確定參數運動的點并采用定點測量形式來提升框架模型設計科學性，并結合當前的設計方法來促進最終功能完善，小波算法中要體現出數據之間的配合性，能夠將智能數據整合在同一控制系統中。對于小波算法控制中更應該體現出教學模式的可行性。建立數據庫期間，將可能會出現的系統參數誤差體現在其中，并結合智能數據庫的控制系統特征來開展，達到最佳設計效果，為功能實現打下一個穩定基礎，并結合當前常見技術調節方法來開展。模型建立還需要借助小波算法來檢驗，教學模式判斷需要基于當前發展建設使用需求來開展，繼而達到最佳使用效果，當發現數據庫運行使用中存在不合理內容時，充分探討接下來教學方案的優化形式，將小波算法的計算范圍控制在有利于智能數據經濟實現的基礎上。

二、小波多窗譜提取的智能數據庫特征挖掘算法實現

區別于傳統算法，采用小波多窗譜提取形式，能夠同時完成多個框架的計算，并在其中達到更理想的計算效果，多窗口同時處理，運算速度自然會有明顯提升。挖掘不同職能數據經濟特征，結合當前的教學模式定點研究，在算法實現過程中，充分體現出最終的控制計劃，達到最佳控制管理效果。只能數據經濟處理模塊，模塊的實際運行功能會與工作崗位需求存在差異性，在利用軟件來開展教學計劃時，充分體現出真實性，確保最終的各項計算結果可以滿足使用需求，進而達到最佳控制效果，算法完善過程中，可以不能更好的實現綜合控制，可以通過優化模型來實現。算法實現也是當前設計方案中重點調整的部分，通過這種方法構建。挖掘算法要從更能優化的層面進行，智能數據經濟是具有自動化調節功能的，設計期間也需要將這部分功能體現出來，才能達到最佳效果，并將多項功能計劃相互結合起來，達到最佳效果。

三、教學模式判斷依據

在基于小波算法的智能數據經濟體系至上，開展教學計劃首先要確定一個積極有效的模式，觀察是否存在需要完善的內容，并結合當前技術性方法來探討有效解決規避措施，教學模式中體現出理論與實踐之間的相互結合，并通過算法完善研究，來促進最終設計方案中體現出可行性。教學模式優化是一個不斷完善的過程，需要將學生的學習能力充分體現在其中，通過數據體系完善來為學生營造出適合學習方法提升的模式，進而達到更理想的控制效果，發現問題后及時采取技術方案來控制，促進最終管理控制模式在其中得到完善。教學過程中涉及到大量的控制體系完善過程，同樣需要教師與學生之間積極配合，了解學生對知識點的掌握情況，調整后續教學方案判斷其可行性，為學生學習成績進步創造穩定環境。教學模式判斷需要從多個層面展開，充分觀察是否存在理論與實踐之間配合程度不足的問題。

四、小波算法的智能數據經濟教學模式仿真驗證

教學模式規劃設計后，在可行性層面上需要繼續進行檢驗，并觀察可能會影響到數據庫開展的因素，從更積極的角度來展開探討。仿真實驗通過模型建立來是實現功能，模型建立可行性是與設計方案保持一致的，尤其是在方案規劃設計中，如果不能協調好所遇到的問題會影響到最終控制功能。智能數據庫更新過程中所體現出的問題表在不同層面，教學模式建立完善也要從多個層面進行，幫助提升不同數據庫之間的配合程度，繼而達到理想控制效果。教學方法落實中如果體現出方案之間的優化程度，并為管理計劃落實打下穩定基礎。根據所得到的仿真驗證結果來判斷教學模式可行性，通過這種控制方案也可以綜合促進數據庫建立工作開展完善，將智能數據體現在教學模型建立中，并通過這一理論來為與實踐功能結合打下基礎。

結語

本文提出一種基于小波多窗譜提取的智能數據庫特征挖掘算法，用數據點的鏈距離除以它的所有最近鄰居點的鏈距離的平均值，首先構建數據庫模型，提取數據庫信息流的多窗譜特征，進行智能數據庫特征挖掘算法改進，最后進行數據庫訪問信道融合處理，提高數據庫訪問和數據調度能力，

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（作者單位：河北建材職業技術學院信息工程系）