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数据挖掘技术在教务管理系统中的应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 国内研究现状第11-12页
        1.2.2 国外研究现状第12-13页
    1.3 研究意义第13-14页
    1.4 本文研究的内容及方法第14-15页
        1.4.1 本文的研究内容第14-15页
        1.4.2 本文的研究方法第15页
    1.5 本文研究的内容及方法第15-16页
第2章 数据挖掘的相关知识第16-26页
    2.1 管理信息系统理论第16-18页
    2.2 数据挖掘理论综述第18-22页
        2.2.1 本文的研究内容第18-20页
        2.2.2 数据挖掘的功能第20-21页
        2.2.3 常用数据挖掘算法第21-22页
    2.3 聚类分析技术第22-24页
        2.3.1 聚类分析简介第22页
        2.3.2 聚类分析过程第22-23页
        2.3.3 基于划分的聚类方法第23-24页
    2.4 本章小结第24-26页
第3章 教务管理系统需求分析第26-32页
    3.1 教务管理系统功能需求第26-28页
        3.1.1 事务管理模块功能需求第26-27页
        3.1.2 数据挖掘模块功能需求第27-28页
    3.2 教务管理系统性能需求第28页
    3.3 教务管理系统安全性需求第28-29页
    3.4 教务管理系统用例图第29-30页
    3.5 教务管理系统活动流程图第30-31页
    3.6 本章小结第31-32页
第4章 教务管理系统设计第32-46页
    4.1 教务管理系统设计思想第32页
    4.2 教务管理系统总体设计第32-35页
        4.2.1 整体框架设计第32-33页
        4.2.2 系统功能模块详细设计第33-34页
        4.2.3 学生信息功能模块设计第34页
        4.2.4 课程信息功能模块设计第34-35页
    4.3 数据库设计第35-38页
        4.3.1 设计原则第35页
        4.3.2 数据库的概念结构设计第35-36页
        4.3.3 数据库的逻辑结构设计第36-38页
    4.4 教务管理系统数据流程图第38-40页
    4.5 数据挖掘算法设计第40-42页
        4.5.1 关联规则第40页
        4.5.2 关联规则Apriori算法第40-41页
        4.5.3 经典Apriori算法的改进第41-42页
    4.6 成绩模块的数据挖掘第42-44页
        4.6.1 关联规则在数据挖掘中的应用第42-43页
        4.6.2 数据汇总结果与验证第43-44页
    4.7 本章小结第44-46页
第5章 教务管理系统实现第46-58页
    5.1 教务管理系统登录界面第46-47页
    5.2 教务管理系统事物管理功能模块的实现第47-52页
        5.2.1 学生信息功能模块第47-48页
        5.2.2 教职工信息功能模块第48-49页
        5.2.3 成绩信息功能模块第49-50页
        5.2.4 选课信息功能模块第50-51页
        5.2.5 课程评价功能模块第51-52页
    5.3 数据挖掘功能模块的实现第52-55页
        5.3.1 学生信息挖掘第52-53页
        5.3.2 教职工信息挖掘第53-55页
        5.3.3 Apriori算法在挖掘中的实现第55页
    5.4 挖掘结果分析第55-57页
    5.5 本章小结第57-58页
第6章 系统测试第58-64页
    6.1 系统测试概述第58-59页
        6.1.1 系统测试原则第58页
        6.1.2 系统测试方法第58-59页
    6.2 系统测试标准第59-60页
    6.3 系统测试结果分析第60-63页
        6.3.1 安全测试第60页
        6.3.2 数据挖掘测试第60-61页
        6.3.3 性能测试第61-62页
        6.3.4 测试结果分析第62-63页
    6.4 本章小结第63-64页
总结与展望第64-66页
参考文献第66-68页
致谢第68页

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