模糊关联规则算法在教务管理系统中的应用研究

论文摘要

教务管理系统是一个系统性的工程,是技术和教学管理业务相结合的产物。作为教学信息化的最新发展,教务管理系统实现了日常的教学管理工作,取代了以前手工操作,降低管理人员工作强度,改善服务质量,满足管理人员、教师、学生等多方需要,提高了工作效率。在整个教学管理中存在着很多的数据,比如有学生的基本信息数据、课程数据、学生考试成绩数据、教学计划数据等,这些数据都是错综复杂,相互联系。如果把这些数据分析出来,可以很好地为教学服务;否则这些数据就成了废的数据。数据挖掘能从大量的日常积累的数据中发现潜在的、有价值的信息和知识,用于支持决策。数据挖掘有着广泛的商业应用潜能,是知识发现与知识管理研究中的一个很有应用价值的新领域。因此在教务管理系统中融入数据挖掘技术是未来的发展方向,具有广阔的前景。本文研究工作鉴于此展开。论文首先介绍了课题的来源、研究意义,并分析了国内外教务管理系统、数据挖掘的研究现状及发展趋势,提出了关联规则的挖掘问题。然后对教务管理系统、数据挖掘进行了概括描述,全面系统的阐述了教务管理的流程与设计和数据挖掘的基础理论以及应用技术,详细论述了模糊关联规则技术在教务管理系统选课系统中的应用。在此基础上,全面深入的研究了模糊关联规则挖掘技术,从分析传统的模糊关联规则挖掘算法入手,引出该算法的不足并提出了改进算法,给出了性能分析,并设计和实现了一个算法模型,用实验结果表明算法的有效性。从理论方面讨论了关联规则的应用—关联分类,证明其优越性。最后从技术和应用的角度探讨了教务管理中数据挖掘的应用,通过实证分析,发现和解决实际应用中的具体问题。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 课题的来源及研究意义
• 1.2.1 课题的来源
• 1.2.2 数据挖掘的国内外研究现状
• 1.2.3 课题的研究意义
• 1.3 本课题的主要研究工作
• 1.4 系统的方案
• 1.4.1 教务管理系统功能的实现方案
• 1.4.2 模糊关联规则优化选课系统的实现方案
• 1.5 系统的特色
• 1.6 论文内容安排
• 第二章 教务管理系统的整体描述
• 2.1 概述
• 2.2 系统的体系结构
• 2.3 网络拓扑结构
• 2.4 系统的功能需求分析
• 2.4.1 系统用户
• 2.4.2 教务管理系统流程分析
• 2.4.3 教务管理系统数据存储模式
• 2.4.4 教务管理系统的功能模块
• 2.4.4.1 系统维护子系统
• 2.4.4.2 学籍管理子系统
• 2.4.4.3 教学管理子系统
• 2.4.4.4 选课管理子系统
• 2.4.4.5 教师管理子系统
• 2.4.4.6 经费管理子系统
• 2.4.4.7 教材管理子系统
• 2.4.4.8 课室资源管理子系统
• 2.4.4.9 考务管理子系统
• 2.4.4.10 成绩管理子系统
• 2.4.4.11 毕业管理子系统
• 2.4.4.12 网站管理子系统
• 2.5 系统的功能解决方案
• 本章小结
• 第三章 数据挖掘、模糊关联规则算法
• 3.1 数据挖掘技术
• 3.1.1 数据挖掘的概念
• 3.1.2 数据挖掘的功能
• 3.1.3 数据挖掘的过程
• 3.2 模糊关联规则挖掘
• 3.2.1 关联规则问题定义
• 3.2.2 关联规则挖掘过程
• 3.2.3 关联规则的种类
• 3.2.4 模糊集合理论
• 3.3 模糊关联规则挖掘算法描述
• 本章小结
• 第四章 改进的模糊关联规则算法
• 4.1 模糊关联规则
• 4.1.1 关联规则的模糊性
• 4.1.2 模糊关联规则的挖掘方法及讨论
• 4.2 基于蕴涵度的模糊关联规则算法
• 4.2.1 挖掘算法
• 4.3 改进的算法的优越性
• 本章小结
• 第五章 改进的模糊关联规则算法在选课系统方面的应用
• 5.1 教务系统数据库的概况
• 5.2 选课课程分析
• 5.2.1 分析重要课程
• 5.2.1.1 数据整理
• 5.2.1.2 生成事务数据库
• 5.2.1.3 生成频繁项集
• 5.2.1.4 生成关联规则
• 5.2.1.5 数据挖掘结果与分析
• 5.2.2 分析课程的相关性
• 5.2.2.1 事务数据库数据结构
• 5.2.2.2 数据挖掘算法
• 5.2.2.3 模糊关联规则分析
• 5.2.2.4 对规则进行归纳分析
• 5.3 实验结果比较分析
• 5.4 选课性能
• 本章小结
• 结论
• 一、本文的特色
• 二、发展前景
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢