势函数聚类方法在高校学生评估模型系统中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12页 |
| ·论文的章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 相关技术 | 第14-27页 |
| ·数据仓库 | 第14-20页 |
| ·数据仓库的主要特征 | 第14-16页 |
| ·数据库和数据仓库之间的差别 | 第16-18页 |
| ·数据仓库的系统构成 | 第18-19页 |
| ·数据仓库的设计 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘 | 第20-24页 |
| ·什么是数据挖掘 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的主要功能 | 第21-22页 |
| ·关联规则挖掘 | 第22-24页 |
| ·数据模式聚类分析 | 第24-26页 |
| ·聚类分析法的定义 | 第24页 |
| ·聚类分析研究现状 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 系统需求分析 | 第27-32页 |
| ·高校学生学习评估的需求分析 | 第27-29页 |
| ·学生学习质量评估的现状 | 第27-28页 |
| ·评估方法的发展 | 第28-29页 |
| ·功能需求分析 | 第29-30页 |
| ·环境需求分析 | 第30页 |
| ·硬件环境 | 第30页 |
| ·软件环境 | 第30页 |
| ·非功能需求分析 | 第30-31页 |
| ·性能需求 | 第30页 |
| ·数据管理能力需求 | 第30-31页 |
| ·故障处理需求 | 第31页 |
| ·接口需求 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 数据库模式特征提取方法 | 第32-37页 |
| ·数据特征与数据的归一化 | 第32-33页 |
| ·模式的特征向量空间降低维数的算法 | 第33-34页 |
| ·数据模式的特征向量空间提取方法 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 用于聚类的数据结构及存储格式研究 | 第37-51页 |
| ·聚类数据的应用数据结构 | 第37-38页 |
| ·聚类数据的组织结构 | 第38-40页 |
| ·属性库与聚类库的连接方法 | 第40-42页 |
| ·聚类信息的特征 | 第42-43页 |
| ·应用面向对象方法对聚类数据的分类 | 第43-48页 |
| ·属性数据 | 第44-45页 |
| ·行数据 | 第45-46页 |
| ·对象数据 | 第46-48页 |
| ·数据结构的设计与实现 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 样本势函数融合模式聚类研究 | 第51-72页 |
| ·基于物理学的借鉴作用 | 第51-53页 |
| ·基于势函数的样本势函数融合概念 | 第53-54页 |
| ·使用基于样本分布概率的方法进行初步模式聚类 | 第54-56页 |
| ·DBSCAN 算法的相关概念 | 第54-55页 |
| ·密度空间聚类算法的流程及其不足 | 第55-56页 |
| ·样本的势函数描述 | 第56-57页 |
| ·类的势函数描述 | 第57-58页 |
| ·势函数融合方法概述 | 第58-60页 |
| ·势函数融合的几种类型 | 第60-68页 |
| ·非弹性势函数融合 | 第61-63页 |
| ·弹性势函数融合 | 第63-64页 |
| ·反应势函数融合 | 第64-65页 |
| ·解离势函数融合 | 第65-66页 |
| ·粘着势函数融合 | 第66-67页 |
| ·跳跃势函数融合 | 第67-68页 |
| ·基于势函数和势函数融合模式聚类优化的模型 | 第68-71页 |
| ·类的形式化描述 | 第68-70页 |
| ·势函数融合过程描述 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第七章 高校学生评估模型系统的设计与实现 | 第72-85页 |
| ·系统的开发平台 | 第72-73页 |
| ·系统总体框架 | 第73-75页 |
| ·面向对象技术的模型框架 | 第73-74页 |
| ·评估系统流程时序图 | 第74-75页 |
| ·系统流程图 | 第75页 |
| ·数据库设计 | 第75-77页 |
| ·数据库 E-R 模型设计 | 第76页 |
| ·数据库表设计 | 第76-77页 |
| ·系统模块设计与实现 | 第77-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第八章 系统测试和应用分析 | 第85-97页 |
| ·测试数据 | 第85-90页 |
| ·测试数据来源 | 第85-86页 |
| ·测试数据的预处理 | 第86-90页 |
| ·测试结果 | 第90-93页 |
| ·初步模式聚类测试结果 | 第90-92页 |
| ·模式聚类优化测试结果 | 第92-93页 |
| ·测试结果应用分析 | 第93-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第九章 总结与展望 | 第97-100页 |
| ·总结 | 第97-98页 |
| ·展望 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-105页 |
