基于聚类规则挖掘的教学分析系统设计与实现

论文题目: 基于聚类规则挖掘的教学分析系统设计与实现

论文类型: 硕士论文

论文专业: 计算机应用

作者: 黄关山

导师: 孙志挥,徐冬梅

关键词: 聚类规则,数据挖掘,教学分析,遗传算法,算法

文献来源: 东南大学

发表年度: 2005

论文摘要: 随着数据挖掘技术的日益成熟,数据挖掘技术越来越广泛地应用在工程技术、医疗、保险和商业管理等领域。在教育领域,每年每学期均要面对大量的教育教学数据,这些数据包括教师的教学课程数据、教师的各项考核数据、学生的德育统计数据,学生各门课程的成绩统计数据,学生的基本信息数据等。传统的教学分析系统一般只是对某些方面的数据进行简单的统计,并没有对这些数据之间的联系进行深入分析。随者教育改革的不断深入,为了不断地提高教育管理部门的管理水平,教育管理部门需要从这些数据当中,找出数据间的联系规律,用于指导教育教学实践,改进教学方法和教学策略,实施符合学生实际的教学管理模式,提高教育教学质量,体现因材施教,以学生为中心的教育方针。本文的研究工作是结合教学改革中的教学规律研究开展的,着重研究如何应用数据挖掘技术中的聚类规则挖掘方法对教育教学数据进行聚类分析,挖掘教育教学数据中蕴含的各类教育教学规律。为了提高聚类规则挖掘的精度,在研究工作中结合遗传算法对聚类规则挖掘算法中的k-means算法进行了优化,有效地提高了系统聚类的精度。论文工作中用Java语言实现了本系统的聚类规则挖掘模块,并且利用本系统对教育教学数据进行了规则挖掘,在实践中证明了采用遗传算法对k-means算法进行改进和优化,不仅可以使数据聚类的结果更加合理,而且能够有效地提高k-means算法的运行精度,在实践中取得了良好的应用效果。

论文目录:

摘要

Abstract

第一章 前言

1.1 课题研究的背景、意义和内容

1.1.1 课题研究的背景

1.1.2 课题研究的意义和内容

1.2 论文的结构

第二章 数据挖掘技术

2.1 数据挖掘的定义

2.2 数据挖掘的分类

2.3 数据挖掘的基本步骤

第三章 聚类规则挖掘

3.1 聚类规则挖掘概述

3.1.1 聚类的定义

3.1.2 聚类的方法

3.2 聚类的过程

3.2.1 数据的正规化

3.2.2 聚类对象间相似度的定义

3.2.3 数据聚类

3.2.4 类的中心和类内方差的定义

3.3 k-means 算法

第四章 遗传算法

4.1 遗传算法概述

4.2 遗传算法基本原理

4.3 基本遗传算法

4.4 遗传算法的基本流程

4.5 遗传编码

4.6 适应度函数

4.7 遗传算子的选择

4.7.1 选择算子

4.7.2 交配算子

4.7.3 变异算子

4.8 常用的遗传算法参数设计

第五章 系统的设计

5.1 系统基本需求分析

5.2 系统的设计思想

5.3 系统主要算法设计

5.3.1 聚类算法的比较和选择

5.3.2 算法的数学模型

5.3.3 算法描述

5.3.4 算法的性能分析

第六章 系统的实现及运行结果分析

6.1 系统组成模型及功能模块

6.1.1 系统组成模型

6.1.2 系统功能模块

6.2 系统各模块的实现

6.2.1 信息搜集模块的实现

6.2.2 数据的规范化处理

6.2.3 聚类规则挖掘模块的实现

6.3 系统主要设计包图

6.4 系统运行结果及分析

6.4.1 学生聚类结果及分析

6.4.2 教师教学质量聚类结果及分析

6.4.3 与传统k-means 算法运行结果的比较

6.4.4 遗传参数对运行结果的影响

第七章 总结与展望

7.1 总结

7.2 展望

致谢

参考文献

发布时间: 2007-06-11

参考文献

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