基于小波算法的智能数据经济与教学模式判断研究

2017-03-07高敬媛

环渤海经济瞭望 2017年9期

◆高敬媛

◆高敬媛

文章首先分析了基于小波算法的智能数据经济与教学理论模型设计，从智能数据时间应用层面展开。并总结当前开展智能小波算数据库建立中需要参照的理论基础部分，为管理计划实现创造稳定的基础环境，进而实现促进教学模式功能完善，营造出具有可行性的教学模式。

小波算法；智能数据经济；教学模型

一、基于小波算法的智能数据库经济与教学模式数据库模型设计

智能数据库设计过程中，建立一个小波算法智能数据库控制模块，确定参数运动的点并采用定点测量形式来提升框架模型设计科学性，并结合当前的设计方法来促进最终功能完善，小波算法中要体现出数据之间的配合性，能够将智能数据整合在同一控制系统中。对于小波算法控制中更应该体现出教学模式的可行性。建立数据库期间，将可能会出现的系统参数误差体现在其中，并结合智能数据库的控制系统特征来开展，达到最佳设计效果，为功能实现打下一个稳定基础，并结合当前常见技术调节方法来开展。模型建立还需要借助小波算法来检验，教学模式判断需要基于当前发展建设使用需求来开展，继而达到最佳使用效果，当发现数据库运行使用中存在不合理内容时，充分探讨接下来教学方案的优化形式，将小波算法的计算范围控制在有利于智能数据经济实现的基础上。

二、小波多窗谱提取的智能数据库特征挖掘算法实现

区别于传统算法，采用小波多窗谱提取形式，能够同时完成多个框架的计算，并在其中达到更理想的计算效果，多窗口同时处理，运算速度自然会有明显提升。挖掘不同职能数据经济特征，结合当前的教学模式定点研究，在算法实现过程中，充分体现出最终的控制计划，达到最佳控制管理效果。只能数据经济处理模块，模块的实际运行功能会与工作岗位需求存在差异性，在利用软件来开展教学计划时，充分体现出真实性，确保最终的各项计算结果可以满足使用需求，进而达到最佳控制效果，算法完善过程中，可以不能更好的实现综合控制，可以通过优化模型来实现。算法实现也是当前设计方案中重点调整的部分，通过这种方法构建。挖掘算法要从更能优化的层面进行，智能数据经济是具有自动化调节功能的，设计期间也需要将这部分功能体现出来，才能达到最佳效果，并将多项功能计划相互结合起来，达到最佳效果。

三、教学模式判断依据

在基于小波算法的智能数据经济体系至上，开展教学计划首先要确定一个积极有效的模式，观察是否存在需要完善的内容，并结合当前技术性方法来探讨有效解决规避措施，教学模式中体现出理论与实践之间的相互结合，并通过算法完善研究，来促进最终设计方案中体现出可行性。教学模式优化是一个不断完善的过程，需要将学生的学习能力充分体现在其中，通过数据体系完善来为学生营造出适合学习方法提升的模式，进而达到更理想的控制效果，发现问题后及时采取技术方案来控制，促进最终管理控制模式在其中得到完善。教学过程中涉及到大量的控制体系完善过程，同样需要教师与学生之间积极配合，了解学生对知识点的掌握情况，调整后续教学方案判断其可行性，为学生学习成绩进步创造稳定环境。教学模式判断需要从多个层面展开，充分观察是否存在理论与实践之间配合程度不足的问题。

四、小波算法的智能数据经济教学模式仿真验证

教学模式规划设计后，在可行性层面上需要继续进行检验，并观察可能会影响到数据库开展的因素，从更积极的角度来展开探讨。仿真实验通过模型建立来是实现功能，模型建立可行性是与设计方案保持一致的，尤其是在方案规划设计中，如果不能协调好所遇到的问题会影响到最终控制功能。智能数据库更新过程中所体现出的问题表在不同层面，教学模式建立完善也要从多个层面进行，帮助提升不同数据库之间的配合程度，继而达到理想控制效果。教学方法落实中如果体现出方案之间的优化程度，并为管理计划落实打下稳定基础。根据所得到的仿真验证结果来判断教学模式可行性，通过这种控制方案也可以综合促进数据库建立工作开展完善，将智能数据体现在教学模型建立中，并通过这一理论来为与实践功能结合打下基础。