数据挖掘技术在数字化校园中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·论文研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘技术在学校中应用的现状 | 第11页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第11-13页 |
| 第二章 数据挖掘技术研究 | 第13-26页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第15-18页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第19-21页 |
| ·数据挖掘的算法 | 第21-25页 |
| ·决策树方法 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络 | 第22页 |
| ·遗传算法 | 第22-23页 |
| ·粗糙集方法 | 第23页 |
| ·模糊论方法 | 第23-24页 |
| ·关联规则 | 第24-25页 |
| ·朴素贝叶斯模型 | 第25页 |
| ·本章总结 | 第25-26页 |
| 第三章 数据挖掘技术在数字化校园中的应用 | 第26-32页 |
| ·在教务管理中的应用 | 第26-29页 |
| ·课程设置中的应用 | 第27页 |
| ·教学过程中的应用 | 第27-28页 |
| ·在教学工作考核中的应用 | 第28-29页 |
| ·在图书管理中的应用 | 第29-30页 |
| ·在网络教学中的应用 | 第30页 |
| ·在教学实训设备管理中的应用 | 第30页 |
| ·本章总结 | 第30-32页 |
| 第四章 成绩管理系统中应用数据挖掘技术的模型设计 | 第32-46页 |
| ·确定目标 | 第32-35页 |
| ·成绩管理系统中的数据预处理 | 第35-36页 |
| ·成绩管理系统中的数据转换 | 第36-38页 |
| ·成绩管理系统中决策树构造过程 | 第38-43页 |
| ·ID3算法 | 第38-40页 |
| ·属性选择度量 | 第40-41页 |
| ·决策树修剪 | 第41-43页 |
| ·利用决策树生成规则 | 第43-44页 |
| ·本章总结 | 第44-46页 |
| 第五章 成绩管理系统中数据挖掘技术模型的实现 | 第46-69页 |
| ·数据挖掘技术实现 | 第46-47页 |
| ·传统考核方式的数据挖掘技术实现 | 第47-53页 |
| ·数据预处理 | 第47页 |
| ·数据转换 | 第47-49页 |
| ·决策树归纳 | 第49-52页 |
| ·评估分析 | 第52-53页 |
| ·技能考核方式的数据挖掘技术实现 | 第53-60页 |
| ·数据预处理 | 第53-54页 |
| ·数据转换 | 第54-56页 |
| ·决策树归纳 | 第56-60页 |
| ·评估分析 | 第60页 |
| ·技能过程考核方式的数据挖掘技术实现 | 第60-66页 |
| ·数据预处理 | 第61页 |
| ·数据转换 | 第61-62页 |
| ·决策树归纳 | 第62-66页 |
| ·评估分析 | 第66页 |
| ·本章总结 | 第66-69页 |
| 第六章 总结 | 第69-71页 |
| ·工作总结 | 第69页 |
| ·未来展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第75页 |
