数据挖掘技术在商业领域内的应用给图书馆带来了很大的启发。图书馆的数据库可以运用数据挖掘技术中的关联规则分析、聚类分析、决策树、时间序列分析等数据挖掘方法，以找出数据库中蕴藏的对于图书馆管理有用的潜在规下面是小编为大家整理的2023年找出不同类一项【五篇】【优秀范文】,供大家参考。
找出不同类的一项范文第1篇
关键词：数据挖掘 Apriori算法 图书馆管理 读者管理
数据挖掘技术在商业领域内的应用给图书馆带来了很大的启发。图书馆的数据库可以运用数据挖掘技术中的关联规则分析、聚类分析、决策树、时间序列分析等数据挖掘方法，以找出数据库中蕴藏的对于图书馆管理有用的潜在规则，并且通过描述和预测，为图书馆的图书采购、读者服务、馆藏目录设置等管理工作提供决策支持。
关联规则是与多数人想象的挖掘过程中最相近的一种数据挖掘形式，即寻找在同一事件中出现的不同项的相关性。关联规则的研究有助于发现数据库中不同商品间的联系，找出顾客购买行为模式。在图书馆运用关联规则分析可以细分出读者群，根据其借阅情况提供不同的服务，为图书馆的管理决策提供参考。关联规则的核心算法是Apriori算法。
关联规则的基本概念及算法
挖掘流通借阅事务数据库中所有的关联规则的问题可以被划分成如下两个子问题：
找出所有具有最小支持度的项集（即频繁项集），可用Apriori算法来找出频繁项集。由频繁项集产生强关联规则，对于每一个频繁项集I，找出其中所有的非空子集，然后，对于每一个这样的子集a，如果support（I）与support（a）的比值大于最小置信度，则存在规则a=>（I-a）。
（一）关联规则算法
关联规则的挖掘主要是在数据库中找出支持用户指定的最小支持度S和最小置信度C的关联规则，从而指导人们的一些管理决策。目前，关联规则的挖掘方法主要是找出数据库中的频繁项集，然后由频繁项集产生关联规则。
（二）Aprior算法
Apriori算法是一种挖掘布尔关联规则的频繁项集的算法，它主要是利用逐层搜索的迭代方法来寻找数据库中频繁出现的项集。主要步骤是：第一步，产生频繁1-项集L1，扫描数据库D，出现在D中各个数据项的集合就是频繁1-项候选项集C1，并统计出每个数据项出现的次数，次数大于最小支持计数（预先）定义的项的集合就是频繁1-项集L1；
第K步，产生频繁K-项集Lk，利用上一步产生的频繁（K-1）-项集Lk-1，与自己连接产生K-项集候选集Ck，扫描数据库事务库，计算Ck中每个成员出现的次数，将小于最小支持度的候选项删除，最后产生频繁K-项集。
算法：Apriori使用根据候选生成的逐层迭代找出频繁项集
输入：流通借阅数据库D；
最要支持度阈值minsup
输出：D中的频繁项集L
算法代码：
1）L1一所有频繁项集1-项目集；
2）for（k=2；
Lk≠φ，k++）{
3）Ck=apriori_gen(Lk-1，minsupport）
4）for all C∈Ct do{
5）Ct=Subset（Ck，T）
6）For all c∈Ct do
7）c.count++；
8）}
9）Lk={c∈Ck|support（c）>=minsup}
10）}
11）return L={所有的Lk}
Apriori算法的第1步找出频繁1-项集的集合L1。在第2~10步中，Lk-1用于产生候选Ck，以找出Lk。Apriori过程产生候选，第3步使用Apriori性质删除那些具有非频繁子集的候选，第4步扫描数据库，第5步使用subset函数找出事务中的候选的所有子集，第6步和第7步对每个这样的候选累加计数。最后，所有满足最小支持度的候选会形成频繁项集L。
Apriori-gen过程
Apriori-gen过程由Lk-1产生第K次迭代时的候选项集Ck，该过程描述如下：
For each itemset I1∈Lk-1
For each itemset I2∈Lk-1
If （I1[1]=I2[1]）∧(I1[2]=I2[2]∧…∧（I1[K-2]=I2[K-2]）∧（I1[K-1 ]=I2 [K-2]）∧（I1[K-I]=I2[K-1]）
Then {c=I[1]，I1[2]，…I1[K-I]，I2[K-1]）；
Ck=Ck U c；
For（c的每个包含k-1个项目的子集s）{
If（s不属于Fk-1）
从Ck中删除C；
}
Return（Ck）；
改进的Apriori算法在图书馆的具体实现
以安徽省图书馆某年度读者借阅事务库为例，可从图书馆借阅记录中挖掘出形如“读者-图书”强关联规则。首先要进行数据清洗，只保留属性概念中分层最低层的属性项，将同一个读者的所有借阅记录合并为一条记录。
（一）算法思想
在读者借阅记录关联规则挖掘过程中有一些特殊的性质，因为每一个读者借阅记录的长度是固定的，即含有五个单项，前四个是属性值，最后一个是图书分类号，并且要挖掘的规则最后一项必须是图书分类号，且不能出现冲突的属性值或图书分类号。基于这些特殊性质，在数据挖掘中对Apriori改进算法如下：
1）把压缩过的事务集读入内存；
2）扫描事务集，找到每一类频繁单项：即频繁的年龄段、频繁的学历、频繁的职称、频繁的职业、频繁的图书分类。
3） 把各类频繁的属性单项和频繁的图书分类单项连接成 2 - 候选频繁项集， k = 2。即生成年龄-图书类，学历-图书类，职业-图书类，职称-图书类，分别生成频繁2项集。
4） 检查k-候选频繁项集，记录其支持度和前件的支持度。频繁项集的连接条件是前n项是为读者属性项，且读者的属性项内容各不相同，最后一项为相同的图书分类项。
5） 输出置信度和支持度达到要求的频繁 k - 频繁项集。置信度为支持度除以前件的支持度。
6） 用得到k - 频繁项集互相连接得到k+1 - 候选频繁项集。通过剪枝，可减少连接的频繁项集的个数，提高程序运行的效率。下面的是剪枝连接的规则：
a） 如果频繁项集A 和 B 最后一项不同的时候不能连接。
b） 含有属于同一属性类别的不同单项，则不能连接。
c） 频繁项集也不能和自身连接。
d） 如果用conf代表前件支持度，那么当min （ A.conf， B.conf）/最小支持度
e） 其它情况可以连接。
7） k ++， 如果生成的候选频繁项集数目不为0，转4），否则结束。
本算法主要改进是步骤6， 这是经典的Apriori算法没有的。其他的连接过程可以参阅Apriori的连接。本文通过设置最小置信度阈值以找出强关联规则，令图书类型为每条规则后件，读者属性为每条规则前件，最后得到关联规则。
（二）程序实现
// apriori算法的程序
void Apriori::Do（）
{
vector candidates；
vector patterns；
generate2candidates（candidates）；
// 生成候选2项集
while（!candidates.empty（）） // 当候选项集为空时中止
{ verify_candidate（candidates， patterns）；
// 过滤候选k-1项集， 返回用于连接生成候选k项集的列表，同时输出满足所有条件的规则
generate_k_candidates（patterns，candidates）；
// 连接生成候选k项集， 准备下一次循环
patterns.clear（）；
}
}
生成K项候选频繁集：
inline void Apriori：：generate_k_candidates（const vector&patterns，
vector&candidates）
{
for（int i = 0；
i < patterns.size（）；
++i）// 遍历过滤后的候选k-1项集， 两两连接
for（int j = i+1；
j < patterns.size（）；
++j）
if（Items_method：：Is_compatible_Items（patterns[i].items_，patterns[j].items_））// 首先判断能否连接
if（（double）min（patterns[i].freq_，patterns[j].freq_） / minSupport_ >= minConf_）
{Items items = Items_method：：join_Items（patterns[i].items_，patterns[j].items_）；
// 连接得到k项集， 保存到输出列表
candidates.push_back（ItemsCounter（items，0，0））；
}
}
（三）算法评价
通过上述的介绍，可以看到本算法的思路基本上与Apriori算法保持一致，即它们的共同之处是通过扫描数据得到那些支持度不小于用户给定的最小支持度的频繁项集，但是又有不同之处就是在扫描数据库之前就进行了剪枝，在剪枝后再重新连接扫描数据库，减少了扫描的次数。
在算法效率上，通过数据压缩可将挖掘的数据一次性扫描进入内存中，避免了重复磁盘I/O操作，没有压缩的数据不可能一次性读入内存，从而提高了计算效率；
另通过数据压缩减少了每一项字符长度，特别是在比较两项是否相同的时候，需比较的字符数就少了很多，可以提高运算速度。通过使用数据压缩的方式，节省了内存，减少了候选集比较的时间，从而生成频繁项集速度将更快，同时加入了同属性列只能出现一次和后件必须相同的约束，使得连接次数大大减少，计算复杂度也降低了。在对图书馆这样的大型数据库而言，这种节省对数据挖掘效率提高的作用就显而易见。
（四）关联规则挖掘结果分析
根据以上关联规则挖掘结果分析，可以看到这种算法改进具有一定的实际意义：
通过研究读者群体的特征和关系，可以按年龄、学历、职业等因素对读者群体进行分类，也可以进行聚类，把读者群体细分，可以更清楚地了解读者的特点和需求；
通过以上挖掘出的规则，进一步了解读者的特点，提高图书馆的吸引力，改进读者服务和提高读者的满意度；
可以统计出读者的借阅频率、书籍流通趋势和周期，通过更科学地规划馆藏，提高图书的借阅率；
通过分类，对重要的读者提供更优质的服务，从而使读者忠诚度更高；
提高图书馆管理效率，提高决策水平，改进服务流程，使图书馆的服务流程更合理，最终提高管理效率；
提高读者兴趣度，改善采购水平和质量，购进读者需要的书籍；
通过科学规划馆藏目录，提高馆藏借阅率。
总之，Apriori算法能有效地进行关联规则的数据挖掘。本文根据图书数据挖掘中最后一项是固定的图书分类的特点，提出的改进Apriori算法，是根据图书馆数据特点进行连接和剪枝，生成频繁项集，进一步缩小了挖掘的范围，提高了数据挖掘的效率，使得到的规则更加科学合理。
参考文献：
找出不同类的一项范文第2篇
关键词：电子商务；
聚类；
协同过滤；
个性化推荐
1.引言
近年来，电子商务得到了飞速的发展。目前国内大多数电子商务网站的商品推荐通常是推荐畅销产品，推荐相关产品，根据用户浏览历史的推荐。前两种推荐未考虑用户的个性特点,第三种推荐有一定的个性化成份,但多数网站还仅仅停留在仅针对该用户一个人的购买历史。只是为每个用户建立了一个个人购买档案,没有横向进行信息综合,因此没有协作推荐价值,所以也无法实现商品的实时综合推荐。
协同过滤算法的推荐结果比较准确，能够挖掘目标用户潜在的兴趣，但协同过滤算法也存在数据稀疏性、可扩展性和冷开始等问题，这些问题的存在无疑影响了推荐算法的效率和准确性。本文主要针对电子商务推荐系统中的数据稀疏性问题和在线执行效率低的问题，提出了基于用户兴趣度的聚类分析协同过滤算法，有效提高了推荐系统的实时响应速度。
2.基于K-means聚类协同过滤的个性推荐过程
2.1 聚类算法
聚类分析是将一组对象划分成簇，使簇类对象相似性尽量大，而簇间对象相似性尽量小。它是数据挖掘领域中的一个重要分支，不仅可以作为数据挖掘中的一个模块，也可以作为其他分析算法的一个预处理步骤。用途非常广泛。在商业上，聚类可以划分消费群体帮助市场分析人员总结不同消费者的行为模式，进行有针对性的促销；
在网络挖掘中，可用来对万维网上不同类型文档进行分类等。在本文中，存在具有相似审美情趣和修养的用户，对这些商品的喜爱程度会具有很大的趋同性，可比较不同用户间商品的购买倾向，即按所购买商品的相似性来进行用户聚类，从而作出后继推荐。
2.2 协同过滤的优点
协同过滤不仅考虑了活动用户的信息，还利用了其他用户的信息，从而大大增加了被有效利用的信息总量，提高了推荐的效率与表现。协同过滤所考虑的是用户对项的评价、而不是项的本身属性。也就是要为用户提供那些可能完全没有见过的项的推荐，只有这样，才能真正增加用户利用新项的机会。协同过滤还可以对图型、图像、音频、视频等非文本信息有效地做出推荐。
2.3 商品个性化推荐的流程
对于用户评分的商品推荐，具体实现时通常都可分为以下三个基本过程：
1） 客户对其感兴趣的商品进行描述。这种信息可能是该客户的购买信息，也可能是对商品的评价信息等。
2） 根据某相似性进行聚类。这种聚类既可以针对客户进行，即进行客户聚类，也可以针对商品进行商品聚类。
3） 协作过滤与商品推荐。根据目标商品或目标用户所在的聚类，提供相应的商品推荐。
基于B/S体系结构的商品个性化推荐系统的功能流程如图1所示：
3.基于聚类协作过滤的商品个性推荐系统的设计
协同过滤存在数据稀疏性问题。这个问题是指多数用户所评价过的项目数目并不很多，用户--项评价矩阵通常都非常稀疏。因此要找到一组评价非常相似的用户经常是很困难的。如果两个用户没有对相同的项目进行打分，即使这两个用户的兴趣爱好都相同，系统也无法得出他们之间的相似度。此外，随着电子商务网站规模的扩大，用户数据量成指数增长，对于协同过滤推荐，其完成目标用户邻居（或最相似用户）的识别非常耗时，实时响应推荐效果较差。
3.1系统实现过程
通过对传统协同过滤算法的分析，发现了其存在的问题，如在线执行效率低的问题以及数据稀疏性问题，针对这些问题，本文提出了一些改进的措施，具体的思路如下：
1） 将用户购买过某种商品所表现出的兴趣度的隐性信息转化为用户对该商品的显性评分数值，具体方法为：评分数值根据用户购买的商品数量设定。如无购物则记为0。
2） 将所有用户利用 k-Means 算法进行离线聚类，得到聚类中心评分数据矩阵如表 1和用户聚类程度矩阵如表2所示：
其中 k 行代表 k 个用户聚类中心，n 列代表 n 个商品，第 i 行第 j 列的元素 Rij代表用户聚类中心 i 对商品 j 的评分，代表用户聚类 i 中所有用户对商品 j 评分的均值。
m 行代表 m 个用户，k 列代表 k 个用户聚类，第 i 行第 j 列的元素 Vij代表用户 i 与聚类中心 j 的相似性，即用户 i 和第 j 个用户聚类中心之间的Pearson相关相似性度量。
3.2 主要算法设计
3.2.1 离线用户聚类算法
算法对基本用户进行聚类的目的是产生基本用户的类别所属程度矩阵，即基本用户与各聚类中心之间的相似性矩阵，使得系统能够在线时通过类别所属程度矩阵快速搜索到目标用户的最近邻居。
目前的聚类方法有很多，本文采用 k-Means 算法的思想对基本用户进行聚类k-Means 算法的思想如下：
1）随机选择 k个用户作为初始的簇中心，将k个用户对项的评分作为初始的聚类中心。
2）对剩余的所有户集合，计算每个用户与k个聚类中心的相似性，将每个用户分配到相似性最高的聚类中。
3）对新生成的聚类，计算聚类中所有用户对项的平均评分，生成新的聚类中心。
4）重复以上 2 到 3 步，直到聚类不再发生改变为止。
由于在使用 k- Means 算法时需要事先给出聚类数目，因而本文首先采用对基本用户进行预处理用以确定聚类数目，在此过程中，首先计算基本用户两两之间的相似性，将相似性大于一定阈值的基本用户归于同一原始类别中然后选取包含用户数量最多的前k个原始类别作为初始条件，通过它们计算出k个初始聚类中心，进而进一步聚类。具体实现如下算法所示：
算法 基本用户聚类算法
输入：用户聚类的数目 K 和数据源 D=（U，I，R）
输出：用户聚类中心评分数据矩阵 C (k,n)，用户聚类程度矩阵 V（m,k）
方法：
1）从数据源 D 中读取所有m个用户，记为集合 U={u1,u2,......,um}；
2）从数据源 D 中读取所有n个项目，记为集合 I={i1,i2,......,in}；
3） 经过预处理计算产生的k个原始类别,每个原始类别中任选一个对象作为初始的聚类中心,记为集合 C={c1,c2,......,ck}；
4) repeat
5) for计算集合 U 中每一个用户 uj与各个聚类中心之 间的相似性 Vj1,Vj2,...,Vjk；
取出这些相似性中最大值 Vjx；
6） if(该最大值>相似性阈值)，将用户 uj所属类别定为该聚类 cx；
7）同一聚类的所有用户评分的平均值作为该聚类的聚类中心的值，重新计算每个聚类中心的值；
8）until 聚类中心不再发生变化。
由算法可获得用户聚类中心评分数据矩阵 C(k,n)（表1所示）以及类别所属程度矩阵 V(m,k)（表2所示）。经过聚类，聚类中心数目能够远远小于基本用户的数目，即 k<<m。同时，在实际系统中，聚类中心数目能够远远小于项目的数目，即 k<<n 一般总会成立。
3.2.2 在线搜索最近邻居并产生推荐
本文提出的算法在上述离线处理结果的基础上，首先计算目标用户与各个聚类中心之间的相似性，获得目标用户与各个聚类之间相似程度的向量，然后搜索类别所属程度矩阵，确定目标用户的最近邻居。在线搜索近邻算法如下。
输入：用户聚类中心评分数据矩阵 C(k,n)，目标用户评分向量，用户聚类程度矩阵 V（m,k）。
输出：目标用户的 L 个最近邻居。
方法：
1）计算目标用户与 k 个聚类中心之间的相似性，获得 1*k 的向量（v1,v2,...,vk）；
2）计算向量（v1,v2,...,vk）与用户聚类程度矩阵 V（m,k）各行之间的欧氏距离；
3) 上述欧氏距离最小的前 L 个基本用户视为目标用户的最近邻居；
通过算法分析，我们得到目标用户的最近邻居后，下一步可以直接根据公式（2）产生对目标用户的推荐。
电子商务系统中的数据库记录了每个客户的交易数据，每笔数据记载了客户在交易中购买的商品，利用这些数据可以将客户划分到不同的簇中，同一簇中客户具有相同的购买模式。例如：某个簇中的客户主要是已婚有孩子的女士，她购买的商品主要是玩具、儿童食品等；
另一簇中的客户主要是高收入者，他购买的商品主要是昂贵的进口商品。
4.实验结果分析
设目标用户为a，整个用户空间为P，首先在整个用户空间上作最近邻查找，选择最近邻居数目为10，查询结果为Pa；
然后在与目标用户a最相似的前k个聚类（记为 c1,c2,...,ck）中作最近邻查询，最近邻居数目也选择为10，查询结果记为Pk，则本算法的有效性可以表示为只需要扫描原始数据集的（c1+c2+...+ck）/p（其中ck代表聚类ck中用户的数量，p代表整个用户空间中用户的数量）就能找到目标用户a在全部用户空间上Pk/Pa(百分比)的邻居，为了达到统计上的显著性，我们将在整个用户空间上1890个用户统计上述指标。
我们分别以 60、80、100 作为聚类数目对进行聚类，其最近邻居查询效率的实验结果如图2所示：
以上实验结果显示，在指定最近邻居数目为10的情况下，当聚类数目为60时，只需要扫描整个用户空间的40%就可以找到项集上82%的最近邻居，只需要扫描整个用户空间上 50%就可以找到整个用户集上 90%的最近邻居；
当聚类数目为80时，只需要扫描整个用户空间的30%就可以找到项集上85%的最近邻居，只需要扫描整个用户空间的40%就可以找到项集上约90%的最近邻居；
当聚类数目为100时，只需要扫描整个用户空间的23%就可以找到项集上85%的最近邻居，只需要扫描整个用户空间的30%就可以找到项集上90%的最近邻居。
从实验结果可以发现，聚类数目越大，查找目标用户的最近邻居越快，因此，基于用户兴趣度聚类的协同过滤算法可以有效提高推荐系统的实时响应速度。
5.结束语
针对传统协同过滤算法存在的问题，本文提出了一种基于用户兴趣度的K-means聚类协同过滤算法，其目的在于解决目前算法中存在的推荐质量低和数据稀疏性等问题。属于同一簇中的客户，他们感兴趣的商品的交集往往很大，因此，在同一簇中寻找符合要求的评价信息表会有很高的效率，即在同一簇中寻找某一目标客户的邻居也会有很高的效率，从而避免了传统协同过滤算法中在海量客户数据中寻找某一目标客户的邻居非常费时的问题；
此外，由于本文采用的聚类算法分为离线和在线两部分，离线时，算法首先对基本用户聚类，在线时，算法仅仅计算目标用户与各个聚类中心的相似性，搜索目标用户的最近邻居，并产生推荐，因而在线查找目标用户的最近邻居所需时间也将大大缩短。从结果分析看，改进后的算法能够提高算法推荐的效率，从而证明了改进算法的合理性和有效性。
参考文献：
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[2] 张志付,姜志英.一种基于聚类技术的数字图书馆个性推荐算法［J］.计算机应用与软件, 2008,25(7):84- 99
[3] 杨焱，孙铁利，邱春艳．个性化推荐技术的研究[J]．信息工程大学学报，2005，6(2)．
[4] 李宇澄．协同过滤算法研究[D]．复旦大学，2005，6
找出不同类的一项范文第3篇
再辅之以一定的技巧和方法，才能真正答好选择题。
一、审题方法
能否认真审题，是做好选择题的关键。随着命题技术的进步，选择题的立体感和动态迁移感愈来愈强，迷惑性越来越大。因其答案的唯一性，又不象材料解析题和问答题那样具有一定伸缩性，一旦审题出现偏误，就会导致全错。认真审核，对选择题尤其重要。
要根据选择题的特点，采用立体式的审题方法，明确题意和要求。其具体要求是：
第一，明确题目结构。要仔细推敲题干，搞清题干中答题项、主干语和条件限定语。答题项是指答案包括的内容和项目，主干语是选项论述的直接对象，条件限定语是对回答内容的各方面限定。
第二，搞清时空范围。根据限定语，特别要注意提取隐性时间信息，明确时限。搞清历史现象的横向、纵向的历史空间和阶段特征，明确题目的时间范围和空间。
第三，搞清基本题型。选择题也有自身特点，根据其特点，明确题目的基本类型，再结合平时的学习和掌握，根据各题型的答题方法进行“对号入座”的思考和把握。
第四，推敲备选项。对备选项要认真推敲。近年来，备选项的干扰性日益增强，需认真分析。通过比较，掌握知识之间的区别，明确选项与题干的关系。
第五，明确理论观点。选择题大都渗透着辩证唯物主义和历史唯物主义的基本观点，诸如生产力观点、经济基础与上层建筑观点、阶级斗争观点、主要矛盾和次要矛盾等，以这些理论观点为指导，再进行论证和分析。
第六，明确与其它学科的关系。根据大文科的观点，历史往往与政治、地理。语文等学科联系，要利用相关学科知识的互补性，作好答题的准备。
二、解题方法
审题是为答题服务的，在审好题的基础上，还必须运用正确的解答方法。下面结合各类单项选择题的特点和具体内容，对解题技巧介绍如下。
1、最佳选择题
是单项选择题中的基本题型，旨在考查对历史知识理解掌握的准确性，考查辩证思维能力。特点是选项与题干隐含着论点与论据的关系，在各备选项中，只有一项最符合题目要求，其它选项虽有一定道理，但因不够全面或不合题意而不能成为最佳选项。题干求答项前后，多有“最主要”、“最重大”等表示程度的副词和形容词。是选择题中难度最大的类型。
此类题目的解题方法：先根据题干要求，确定好题目的逻辑思维关系，即论点与论据的关系。在正确理论的指导下，确定住“最佳”标准，进行判断。在此基础上，运用优选法，逐个比较、分析备选项，找出最佳答案。谨防以偏概全的错误，或者只见树木，不见森林。
2、因果选择题
此类题目，旨在考查综合分析、运用知识的能力。通常将历史现象中存在的不同因素列出，再根据题干的指向列出相应的原因泪的或结果等。考查的角度有两方面：第一种形式由结果推断出原因，其结构是题干为果，备选项为因。第二种形式是由原因推出结果或影响，其结构是题干为因，备选项为果。常用根本原因、直接原因，根本原因、主要原因等表示。
解题方法：此类题目主要着眼于历史现象的背景、条件、结果、影响等方面的考查。要审清题意，明确因果关系，搞清命题意图。同时注意区别根本原因、直接原因、主观原因、客观原因、内外因等要求。切忌因果颠倒，互相混淆，不分主次等。
3、否定选择题（逆向选择题）
此类选择题通常要求选出与史实不符的选项。其特点是题干部分采用否定式的提示或限制，如用“不是”、“无”、“没有”、“不正确”等词语，所以要特别注意逆向思维。
解答此类题可采用逆推法，即根据题意，首先找出与题目要求相符的三个备选项，剩下的备选项就是题目要求的答案。解答此类题也可用正向思维或排除法。
4、推理选择题
推理选择题是指对这类选择题可以通过推理达到解题目的。这类题目往往涉及一些规律性问题，考生通过对历史规律的掌握，来分析具有同类性质的历史现象。
解答这类题可采用推演法，通过必要的推理，来确定符合题意的正确答案。推理时要掌握正确的指导思想，如历史规律、逻辑关系等。因此，考生平时要注意归纳历史现象，总结历史规律并掌握运用。
5、排序选择题
此类题目是要求考生能根据题目要求，把历史事实或历史现象按一定的顺序加以排列，如时间先后等，其形式有序号式或非序号式两种。
巧解此类题可以获得事半功倍之效。采用首尾结合法，首先找出打头的历史事件的序号，找出备选项的代码；
再找出结束事件的序号，结合首尾序号，选择备选项符合顺序排列的那一个。若存在相同的备选项，则要比较他历史事件发生的先后顺序。
6、组合选择题
此类题目是将同类选项按一定关系进行组合，通常在题于中列出三组或组以上的历史事物，并冠之以数字序号；
然后分解组成备选答案作为选项。也以构成否定形式，可据题意从选项中选出符合题于的应该否定的一个组合选项多项选择题取消后，该类选择题有增多的趋势。
解题方法：解答时可采用选基法或列式法。首先，选定一个绝对正确或绝对错误的答案为基点；
然后，依此顺藤摸瓜，选出答案。列式法是将所有选项的委字列竖式，四个选项都有的可确定，其他排除，从而缩小思考范围；
在此基础上进行判断。
7、材料选择题
此类题目是材料解析题的客观答法。多在题干中提供一则或数则材料，要求考生在读懂材料的基础上．透过材料发其现背后的历史真实和要求，找出正确选项。解答材料解析选择题一般分三步进行：第一，通过看引文的出处和其它有关信息，确定材料所涉及的历史背景。第二，读通材料，弄清材料内容及相关的人物或事件。第三，搞清备选项的内涵及与题干的关系，找出符合题目要求和历史事实的备选项。
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一、重视有理数的教学
为了克服初一新生因这一转化而引发的学习障碍，教学中要特别重视“有理数”这一章的教学。它是承小学知识之前，启初中知识之后，做好中小学知识衔接的重要环节。
学生对于数的概念，在小学数学中已有过两次扩展，一次是引进数0，一次是引进分数，但学生对数的概念为什么需要扩展体会不深。初一引进的新数――负数，与学生日常生活上的联系表面上看并不是很密切，并且他们习惯于“升高”“下降”的这种说法，而现在要把“下降5米”说成“升高负5米”是很不习惯的。所以使学生认识引进负数的必要性是初一数学中遇到的第一个难点。
正式引入负数这一概念前，先把小学数学知识做一次整体的整理和复习，使学生感觉到数的概念为了“解决实际问题的需要”是在逐渐发展的。
正式引入负数概念时，笔者是这样处理的，每个小组派两名同学进行如下活动：一名同学按教师的口令表演，另一名同学在黑板上记下他的运动，看哪组同学表演得好、记得快。笔者的口令是“向左两步，再向右两步，向左一步，向右三步，向左四步”。然后教师和学生交换角色，教师记、学生说。通过做游戏使学生体会到引进符号的必要性，进而体会到引进负数的必要性，并分析“左”“右”在实际中表示相反的意义，得到“正数和负数可以表示相反意义的两个量”。
这样，逐渐引进正负数的概念，有助于学生在心里产生认同，进而顺利地把数的范畴从小学的算术数扩展到初一的有理数。
二、培养学生的分类思想
在教学中我们还要培养学生的分类思想。比如，整式的加减运算最实质性的内容就是“合并同类项”和“去括号”，而“合并同类项”就需要把整式的项进行分类（找同类项）。为了使学生更好地理解分类的意义，笔者以实际生活中要对事物进行分类统计引入新课。找同类项时，教师可以让学生适当地做一些不同的标记来区分同类项，这样就可以避免他们在做项数比较多的整式加减运算时丢项或重复计算。对于“去括号”，需要学生对有理数乘法的分配律有很好的理解及应用能力，尤其是符号部分的变化。教师可以让学生先运用乘法分配率来去括号，然后让学生自己总结变化的情况，从而得到去括号法则。采取这种方式教学，学生就不会去死记硬背去括号法则，也不会在运算时生硬地套用。
三、解决学生学习方面的困难
进入初中的学生年龄都在12～13岁，这个年龄段学生的思维正由形象思维向抽象思维过渡，思维模式尚未形成，列方程解应用题的学习将是初一学生面临的一个非常大的坎。列方程解应用题的教学往往是费力不小，效果不佳。因为学生解题时还习惯于小学的思维，喜欢套用公式，不善于分析、转化和做进一步的深入思考，思路狭窄，题目稍有变化就束手无策。
找出不同类的一项范文第5篇
【摘要】 目的 怀疑生化分析仪存在故障，原因不明时，利用基础检测程序，寻找生化分析仪故障来源，探讨全自动生化分析仪故障原因的查找方法。方法 建立基础检测，利用基础检测程序分析的结果，举例分析 查找生化分析仪故障原因 结果 利用基础检测程序，能更快找出生化分析仪结果异常时的故障来源。结论 建立基础检测程序，利用基础检测程序的检测分析结果，能够更快速准确的找出生化分析仪结果异常时的故障来源，是一种查找生化分析仪结果异常时故障来源的有效方法。
【关键词】 故障原因;异常结果;重复性;全自动生化分析仪
随着检验技术与仪器的发展，全自动生化分析仪可检测的项目越来越多。检测速度越来越快，检验质控也更加方便。然而，在实际仪器分析过程中，故障原因分析往往会走进误区，尤其是单一项目失控时，重测后正常，就认为是偶然误差所致，实际上，仪器越来越先进的今天，偶然误差是很少的，失控时即便是单一项目失控，也能找到具体的原因。
怀疑仪器有故障时，检测结果有异常时；
建立基础检测程序，即选取一些有代表性的项目：白蛋白(ALB),胆固醇(CHOL),血糖(GLU),肌酸激酶(CK)，丙氨酸氨基转移酶(ALT)，尿素 (BU)钙(Ca)和用电极测试的离子ISE (Na,K,Cl)组成项目组合，用混合血清对项目组合做连续20次检测，分析检测结果的均值，标准差，变异系数。根据出现异常结果的项目，一般是变异系数>6%的项目出现的规律，分析判断仪器的故障来源。根据检测结果我们首先判断:①
是否只有电极法测定部分或者光学测定部分结果异常或者均异常:②是否只有单试剂项目结果异常或者双试剂项目结果异常或者均异常。③是否只有速率法项目结果异常或者终点法项目结果异常或者均异常。④结果异常的项目加样和加试剂的量。⑤结果异常的项目参数设置，特别是吸光度的读点时间。⑥与水质密切相关的ca离子是否正常。⑦同类项目是否有的项目好有的不好。⑧找出生化分析仪的故障来源，探讨生化分析仪结果异常时查找故障来源的方法。
1 资料与方法
11 仪器与试剂 日立7180 型全自动生化分析仪。试剂ALT TP ALB(BCG)法，BU,GLU(HK),CHOL法，CK,CA。ISE试剂为标佳生产。质控为RANDOX 质控血清，批号为un 所有试剂和质控均在有效期内使用。
12 混合血清，当天检测样本血清20 ml，充分混合。
13 结果异常现象 ①ALT室内质控结果失控，ALT低值检测结果偏低，高值在控。其他检测项目也在控。②ALB偶尔出现结果偏低，清蛋白/球蛋白倒置现象，重新检测后正常，质控在控。③酶类检测项目线性异常报警较多，
2 失控原因分析及结论
21 ALT 室内质控结果失控ALT低值质控检测结果低于靶值2SD,此种现象在检测室内质控时会时有发生，原因往往不易找到，有时就认为是偶然误差不在追究了。做过基础检测程序，分析检测结果后发现，所有其他基础检测程序包含的项目变异系数在4%~6%之间，ALT最大，为78%，并且电极法检测部分也如此，分析原因。由于电极法检测，与光学部分检测独立进行，能同时影响它们检测的只有加样部分，仔细观察加样针及相连管路和注射器，发现加样针有轻微堵孔，处理加样针堵孔，观察相连管路及注射器无气泡和泄漏后，重新检测质控，均再控，事后分析，由于ALT检测需要样本量大。受加样影响也最严重，通过基础检测程序，分析出加样系统有问题，思路是正确的。
22 ALB偶尔出现结果偏低，清蛋白/球蛋白倒置现象，重新检测后正常，质控在控。
做过基础检测程序。分析结果后发现，只有清蛋白变异系数为68%，其他项目均
23 酶类检测项目线性异常报警较多。原因不明，做基础检测程序。分析检测结果，发现ALT，变异系数>6%，其他项目
3 讨论
生化分析仪检验结果出现异常时，故障原因查找一直是困扰检验及维修人员的一个问题。通常大家通过观察反应曲线及仪器状况寻找故障原因，本文提供了一种有效的查找故障原因的途径。使检验及维修人员有目的的观察一些元器件，能更准确，更快速地找出故障原因，解决问题。在使用基础检测程序寻找故障原因时，有一些经验，和大家分享一下。①很多项目同时出现异常，包括电极法做的离子部分时，重点观察仪器加样部分，加样针有无堵孔。相关注射器有无气泡。渗漏等。②离子部分可以，光学部分多项目包括单试剂和双试剂项目出现异常时。重点观察冲洗站，光源灯，比色杯等能同时影响所有光学项目测定的元器件。③只有单试剂项目异常时重点观察试剂1针及相关注射器，搅拌棒。④只有双试剂项目异常时重点观察试剂2针及相关注射器，搅拌棒等。⑤水质不好时钙镁受影响较大，水中有颗粒状杂质时酶类项目影响较大。⑥同类方法有项目好有的不好。可以考虑试剂因素。另外相对来说终点法项目对加试剂量不准时更敏感，速率法项目对温度，和搅拌棒运动更敏感，也就是说，此时他们的cv值变化会更大些。加样量不准对各种项目影响都很大。
参 考 文 献
［1］ 刘素兰,张均,梁华.7170S生化分析仪非正常停机和出现异常结果的原因分析及解决方法.现代检验医学杂志,2004,19(6)：24.
［2］ 李伟中.探针故障导致生化分析仪数值异常.医疗卫生装备,2005,26(6)：74.
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