一、考试成绩分析的粗糙集方法（论文文献综述）
岳雅腾[1]（2021）在《基于粗糙集理论的考试成绩分析及其应用研究 ——以XX中学高三数学模拟考试为例》文中研究说明随着国家对教育的重视,以及教育规模的改变,如何更高效地从成绩中挖掘出有利于教育教学的信息,是每一位教育工作者想要解决的问题。以往对成绩进行分析的数据挖掘方法中,大多需要一些数据附加信息或者先验知识,但这些知识并不容易获得,而且指标体系过于繁琐,数据难以收集,因此难以推广和应用。基于此,本文将从以下几方面进行:首先,利用经典测量理论进行试卷分析,说明选取本次考试进行分析的合理性。并按照新课标中的课程分配表将试卷试题分为预备知识、函数、几何与代数、概率与统计四种知识类型,计算出每个知识类型所占分数,以便后续将其应用在数学成绩分析中。其次,利用粗糙集属性模型将得到的数据进行离散化、建立信息系统、属性约简、计算知识类型的重要性,得出每个知识类型对全班数学成绩的影响程度。再用粗糙K均值聚类算法,通过上下近似集的计算,对经典的K均值聚类中心的类中心表达式进行修改,对学生做出基于成绩的分类,将学生分成有交集的不同类别,并与经典的K均值聚类结果作对比,得到粗糙K均值聚类算法的优点。最后,总结出应用上述模型及算法能够辅助教师把握班级整体数学成绩的大致动态,对学生成绩进行分类,了解每次考试中学生存在的内在问题,以便教师进行有效教学,提升学生数学成绩。
刘斓乾[2]（2020）在《多元线性回归和粗糙集聚类在疫情数据分析中的应用》文中研究说明2020年,新型冠状病毒呈现并流行。自2020年1月至2020年3月,湖北省是全国最严重的疫情地区。新冠疫情对我国的教育行业产生了很大的影响,学生停课但不停学,开展网上教学。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程,包含有多种算法,例如聚类、预测等。本文使用到的数据挖掘算法有多元线性回归分析算法、粗糙集属性约简算法、主成分分析算法和K均值聚类分析算法等。本文的数据来源包括两部分,第一部分是湖北省卫健委官方网站统计数据,第二部分是通过某教育机构发放调查问卷,得到样本数据。学生层次覆盖全面,所研究的各个因素均有分布,因此数据研究具有可行性。本文主要涉及以下三种算法:（1）通过使用多元线性回归算法分析湖北省疫情数据;（2）通过使用粗糙集属性约简算法分析疫情期间学生学习的影响因素;（3）本文将主成分分析算法、粗糙集算法和K均值聚类分析算法相结合,使用一种综合性的聚类分析算法来对数据进行聚类。其中,第三种算法是本文提出的一种综合性算法,该算法将多种数据挖掘算法相结合,综合利用主成分降维和粗糙集能够解决不确定问题的优势,对数据进行聚类,并与传统的K均值聚类分析算法相对比,验证了该算法的优越性。本文实现了以下三个模型应用:一是建立多元线性回归模型。针对官方网站发布的湖北省疫情数据,具体从2020年1月20日至2020年5月31日的数据,通过建立多元线性回归算法进行研究累计确诊数据与其他数据之间的线性关系,尤其通过建立的线性回归模型分析累计确诊数据和累计治愈数据形成的线性关系,并分析原因。二是建立粗糙集属性约简算法模型。针对疫情期间的学生进行问卷调查,分析影响学生学习的因素。本文通过发放调查问卷,形成样本数据,建立粗糙集属性约简算法模型,来分析疫情期间学生学习的影响因素,本文还采用了因子分析算法进行数据对比分析,通过因子分析算法进一步验证了粗糙集属性约简算法的正确性。三是建立基于主成分分析的粗糙集聚类综合模型。针对疫情期间学生学习进行调查问卷,得到样本数据,从而将学生进行聚类。本文将主成分分析算法、粗糙集算法和K均值聚类分析算法相结合,提出一种基于主成分分析的粗糙集聚类综合算法,对样本进行粗糙集聚类分析,与传统的K均值聚类分析对比,验证了该算法的优越性,并对不同类学生提出对应的建议。
赵若楠[3]（2019）在《基于粗糙集理论的中学数学考试分析》文中指出在中学数学教学过程中,考试是不可或缺的部分,它不仅能检测到学生的学习情况,而且可为今后教学提供有用的信息。因此,对学生的考试数据进行全面深入的分析,具有重要的研究价值。本文以大连市某中学一次数学考试为例,利用粗糙集理论,结合学生的考试成绩,对试卷质量进行一次实证分析,研究了试卷的各部分知识点,并分析了其属性重要性,为考试质量分析提供了的一个基本模式。第一章阐述试卷分析的研究意义、研究现状、研究思路方法以及数据来源;第二章界定研究中所涉及的相关概念,并对相关的教育测量理论和粗糙集理论进行综述;第三章对衡量考试质量的标准从信度、效度、难度、区分度四个方面给出论述;第四章结合案例对试卷质量进行分析;第五章结合案例对不同知识模块对成绩的影响进行分析;第六章讨论与总结本文。
张勇[4]（2018）在《我国大学生心理危机行为的系统分析与管理对策研究》文中研究表明防范心理危机行为发生,帮助大学生从危机中成长,不仅是关系大学生心理健康的非常普遍又极为重要的问题,还是关乎学生家庭幸福、高校人才培养、社会和谐稳定的十分必要而紧迫的现实问题。随着经济社会快速发展,大学生发展和成长环境愈发复杂不确定,大学生心理危机行为呈现新的特点和规律,对大学生心理危机干预理论和方法提出了新的要求,对大学生心理健康管理理念和策略提出了新的挑战。目前,我国大学生心理危机的研究内容广泛,在其预防与干预方面形成了自己特定的领域,在其健康管理方面取得了明显进展。但是,在大学生心理危机行为的有关理论和方法研究方面存在很大空间。近些年来,随着自组织理论、脆弱性理论、粗糙集理论的内涵越来越丰富,应用领域由自然科学领域不断拓宽于人文社科领域,为大学生心理危机行为研究提供了新的范式、切入点和独特方法。基于这样背景,提出大学生心理危机行为系统脆弱性特质,诠释了大学生危机脆弱性的多状态表现及其转化的自组织过程;提出大学生“麻绳”脆弱性理论模型,跨学科整合分析了大学生心理危机行为驱动机制;提出获取危机预警关键指标的一种获取方法,以限制优势关系的粗糙集方法为数据分析“增值”;在预警要素分析与案例分析的应用研究基础上,提出大学生心理危机行为健康管理措施,对心理危机行为预警与防控进行了实操层面的系统思考。本文主要研究工作及结论是:（1）在界定大学生心理危机行为系统的概念内涵基础上,从系统自组织理论视角解读大学生心理危机行为系统脆弱性特质,大学生心理危机行为脆弱性主要表现为潜化状态和显化状态,其脆弱性转化是一个自组织过程。针对普通大学生进行问卷调查,考察承受大学生心理危机行为主体的大学生脆弱性状态表现,得出多数大学生表面上看是正常健康的,但大学生脆弱性处于中间过渡的不确定状态。（2）通过建立“麻绳”脆弱性理论概念模型,依据系统崩溃机理提出3种不同脆弱驱动效应,系统分析了大学生心理危机行为发生机理;通过界定“麻绳”脆弱性分析维度,全面分析了大学生心理危机行为驱动因子。（3）针对心理危机行为防控面临的信息不确定性与数据不完备性,构建限制优势关系的粗糙集模型,运用了一种新的决策分析方法获取预警关键指标,客观识别、有效预警大学生心理危机行为。（4）对安徽某高校的大学生心理危机行为进行预警要素分析,识别了该校大学生心理危机行为脆弱性的14个关键的要素指标,并选取3个大学生典型案例进行分析,得出脆弱性在不同大学生身上有不同表现,贯穿于大学生心理危机行为演变的始终。（5）对防范大学生心理危机行为进行实操层面系统思考,提出了建立主体性心理健康教育、多层次危机防控网络、智能化危机预警系统、全方位危机干预模式等措施,实现大学生心理危机行为的早期预警与有效防控,让不确定的危机脆弱性成为大学生成长的生机。
吴非[5]（2016）在《基于模糊聚类的数据库空值估计研究》文中认为随着数字时代的来临,数据的存储和处理工作越来越得到重视。数据挖掘技术作为一种数据处理方法需要对数据进行有效的预处理,而预处理过程中对存储在数据库中的缺失数据进行推导并填补已经成为一个亟待解决的热点研究问题。普通FCM算法仍然存在初始聚类中心的选择具有随机性以及收敛较慢等问题。针对初始聚类中心的选择,结合k维树和空间划分树,分别提出了改进的FCM算法。该算法能够有目的地找到一组优化的初始聚类中心从而减少迭代次数和运行时间。针对数据库中的空值问题,给出一种基于FCM关系数据库单空值估计方法。算法通过相关降维技术获得一组较为客观的空值属性的依赖属性。在此基础上利用改进的FCM算法对数据集进行聚类。针对每一个聚类中情况的不同,分别使用多元线性回归的方法得到一个近似的拟合函数。实验表明该方法能够提高空值估计的准确性,得出的估计值具有较高的准确率。大多数空值估计方法仅仅基于空值所在数据表的信息,而忽视了关系数据库中数据表之间的关联关系。针对这一问题,利用数据表间的外键传递关系,引入多表间的关联关系以扩充空值所在数据表的信息。根据数据库中空值所在表和其他表的关联关系的不同模式,提出三种不同模式下扩充空值所在数据表信息的方法。对数据表中多个属性上同时存在的空值,以往常用的方法忽视了空值之间的依赖关系,更没有注意到空值估计的顺序问题。对此研究了表内空值间的相关关系,给出了空值的选取与转化方法以及空值的估计优先级。在两者基础上提出一种基于多表关联信息的数据库多空值估计方法。实验表明该方法与本文提出的基于FCM的数据库单空值估计方法以及其他常用的空值估计方法相比,具有更高的准确率。
柳玉巧[6]（2014）在《聚类分析和关联规则技术在成绩分析中的研究及应用》文中认为由于大学招生计划的增幅越来越大,学生人数的增幅加大,给学校的教育管理带来了严峻的考验,而信息技术的发展使学校有了许多信息系统和数据库,用来存储学生的各种信息。这些系统和数据库中积累了不少数据,数据背后隐藏着没有被有效利用的信息,数据挖掘技术作为一种可以从数据中发现隐藏的数据规律或者模式的技术,就可以帮助人们有效利用学生数据。学校多年来累积了非常多的原始考试数据,对于这些数据,只是进行了简单的存储、查询,并没有对其中隐含的可能有价值的信息进行分析和利用。因此本文建议将数据挖掘技术应用到《计算机基础》的成绩分析中来得到其中对教育有有利影响的信息。本文研究理解了数据挖掘的相关知识,重点钻研了聚类分析和关联规则技术,通过对K-Means算法和Apriori算法理论的具体研究,设计适用于《计算机基础》数据的K-Means算法和Apriori算法,并将两个算法应用到《计算机基础》的成绩分析中。首先,选择数据源,本文的研究对象是2011级到2013级三个年级的《计算机基础》课程成绩,然后对原始数据进行预处理,例如数据集成和数据规约；第二,进行数据的K-Means聚类分析,依照学生成绩的分布特点确定k值和最初的聚类中心,得到聚类结果并对结果进行分析；第三,在对数据进行聚类分析得到聚类结果之后,为了进一步确定聚类结果的可信性以及确定学生的院系、各个题型的成绩、学生成绩三者之间的关系,应用Apriori算法找出所有频繁项集,进而得到有价值的关联规则,找出学生成绩的影响因素。通过将聚类分析和关联规则结合起来的方法对《计算机基础》成绩进行了数据挖掘,最后得到了有助于教学的信息,为教师教学提供了决策依据,期望以后通过这种方法对更多课程进行数据挖掘。
郑晓峰[7]（2014）在《道路运输信息系统的数据挖掘方法研究与应用》文中研究指明道路运输是我国综合运输最大的组成部分，道路运输信息系统对道路运输管理、服务和行业发展有着重要的意义。道路运输信息系统的数据挖掘是发现和利用道路运输数据内在知识，实现系统深层次应用的关键技术手段。本文从研究道路运输信息系统的模型架构等顶层设计和数据挖掘的需求出发，针对各种数据挖掘理论和方法的优势和不足，在关联规则方法、分类方法、综合优化分类方法、聚类方法等四个方面提出挖掘道路运输中各种知识的适用方法，并在实际应用系统中分别加以验证，最后在广东省道路运输信息系统中综合实现。主要的科研工作与取得的重要研究成果概括如下：一、研究道路运输信息系统的模型架构和数据仓库设计等数据挖掘基础理论，提出了数据类型、数据关系和数据仓库等基本设计，重点介绍典型数据集市例子——IC卡道路运输电子证件系统的设计。二、在对比分析经典关联规则算法Apriori和其优化算法Eclat之间的实质区别基础上，首次提出和证明了候选集以项目为前缀或后缀两种情况下能否剪枝计算的性质，然后结合云计算编程模式MapReduce提出一种更为优化的频繁集计算方法——并行NEclat方法，设计了两段Map函数和Reduce函数，实现剪枝的并行计算，最后用道路运输管理信息系统的车辆投入数据实例进行验证。三、研究分析分类数据挖掘的一般方法——基于距离的分类算法k-最临近方法、决策树和贝叶斯分类方法的优势和不足，分析其在道路运输信息系统数据挖掘的适用范围，提出应用方法，并应用道路运输信息系统中的从业人员管理数据进行实际验证。然后基于全省公交一卡通的应用，建立类似BP神经网络分类方法的跨区消费推算矩阵模型，根据实际应用来设置误差阀值和学习率等关键参数，通过训练实际的一卡通消费数据，得到跨区消费的推算矩阵，最后利用实际测试数据进行验证。四、在研究分类问题的一般描述理论的基础上提出分类数据挖掘问题的抽象模型，引入粗糙集理论来揭示这个模型的本质。然后结合关联规则的Apriori算法和粗糙集理论，分别从条件属性约简、规则的计算和规则的简化等环节提出一系列方法，实现关联知识和分类知识挖掘的优化。首次提出利用粗糙集方法来得到规则条数与支持度、置信度的关系。最后以道路运输信息系统中的质量信誉考核和燃油限值的实例问题来检验这套方法。五、针对典型的基于密度的聚类算法——DBSCAN算法的不足，提出并证明了属性维划分和簇合并原理，最后结合三个原理提出基于MapReduce的优化DBSCAN算法，设计簇合并的Map函数和Reduce函数，实现并行计算，同时对比分析新旧算法的执行效率，并在实际的卫星定位应用例子加以验证。六、从构建广东省道路运输信息系统的业务、应用、数据和技术架构模型出发，重点论述数据类型和特征、数据关系和数据库规划，在此基础上研究全面分析数据挖掘的需求，提出总体解决思路，利用先进的建模分析工具Cognos在广东省道路运输信息系统的卫星定位数据管理子系统综合实现数据挖掘的全过程。
胡立花,丁世飞,丁浩[8]（2011）在《基于启发式的粗糙集属性约简算法研究》文中指出对目前常见的粗糙集属性约简算法进行了研究和总结,在此基础上,针对差别矩阵以及启发式约简算法提出了改进算法,减少算法在计算时所需的时间和空间复杂度,求取最小约简。将改进后的约简算法系统地应用到学生考试成绩分析中,对得到的规则进行科学地评价,找出影响学生成绩的潜在因素,并提出学习建议。通过实际应用表明了改进算法的有效性和可行性。
翟小宁[9]（2010）在《中学教师能力评价理论与方法研究》文中进行了进一步梳理改革开放至今,素质教育始终引领着我国教育的大方向,成为衡量教育水平优劣的重要标准。中学教师是成功开展素质教育工作的重要一环,如何有效评价中学教师的能力,激发教师工作热情、提高教师工作效能、提升教师自身素质和满足中学教师自我成长的需求成为具有前瞻意义的科研课题。目前从理论上探讨中学教师能力评价的研究较为少见,而传统的教师评价研究仅围绕学生的评判角度予以分析,对教师能力特征的描述偏于笼统,评价指标较为单一,无法全面考察中学教师应具备的能力,缺乏对中学教师能力进行针对性、系统性以及多维度的研究。本论文将中学教师个人能力放在整个中学教师能力系统框架内进行研究,界定中学教师能力的概念,以中学教育理论、教师评价理论、能力理论等理论及粗糙集方法、满意度方法为基础,提出中学教师能力评价理论（第3章）。并以该理论为指导确定中学教师能力评价方法（第4章）,综合利用横向“教师自我评价”和纵向“其他相关对象评价”进行全方位360度评价,在此基础上应用粗糙集、信息熵、因素分析等方法对中学教师能力进行科学的多维度分析,确立中学教师能力评价指标体系,确定中学教师整体能力水平并基于满意度进行中学教师能力评价。进行实证分析（第5章）以保证该理论与方法的有效性与可行性。中学教师能力评价理论与方法用于科学评价中学教师能力,进而提高中学教师的教学水平和质量,以培养出更符合社会需求的创新型人才。在实践中,中学教师能力评价模型的构建可以帮助学校管理人员对教师进行考核,为教师队伍培养等管理实践活动提供有力的支持,实现基于能力的中学教师人力资源管理模式（第6章）；能力指标体系的建立有利于中学教师以此为基准提高自身综合能力,不断学习和探索,努力成为拥有高素质、高效能、教学能力和创新能力强的新时代中学教师。通过研究本文界定了从多角度综合考虑的中学教师能力概念；总结提出了中学教师能力评价理论,包括获取能力指标、建立能力评价模型、基于满意度评价、基于能力的中学人力资源管理,并对其基本思想进行说明等；利用指标筛选、相关性分析、因素分析等方法进行处理,最终得到中学教师能力评价指标体系；建立了中学教师能力评价模型、基于满意度的中学教师能力评价,并提出了基于能力的中学教师人力资源管理模式（第7章）。
吴兵,叶春明[10]（2009）在《可变精度粗糙集模型在远程开放教育中的应用》文中指出开放远程教育是一个新兴的教学组织方式,它有信息密集型和知识管理型的特点。在知识管理时代,面对庞大的教学规模,教学管理者迫切希望从大量的信息中获得有效的知识来辅助管理,从而提高教学管理效率和水平。本文构建了一个基于关系演算的可变精度粗糙集模型,探索开放教育学习者成绩信息的知识发现。通过在真实数据上的算法实验,表明这个模型克服了传统粗糙集的不足,是一个有效的算法改进。实验获得了关于学习者成绩的初步知识规则,为学校的管理工作指明了方向,并且就学校的知识管理工作进行了有效的尝试。
二、考试成绩分析的粗糙集方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、考试成绩分析的粗糙集方法（论文提纲范文）
（1）基于粗糙集理论的考试成绩分析及其应用研究 ——以XX中学高三数学模拟考试为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 学习成绩研究现状 |
| 1.3.2 数据挖掘研究现状 |
| 1.3.3 聚类分析研究现状 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.4.1 文献分析法 |
| 1.4.2 问卷调查法 |
| 1.4.3 模型分析法 |
| 第2章 相关理论概述 |
| 2.1 经典测量理论 |
| 2.2 粗糙集理论 |
| 第3章 考试成绩分析的需求调查 |
| 3.1 调查的目的及意义 |
| 3.2 调查的研究方法 |
| 3.3 学生调查问卷结果及分析 |
| 第4章 数据的收集与处理 |
| 4.1 经典测量理论下的试卷分析 |
| 4.1.1 信度分析 |
| 4.1.2 效度分析 |
| 4.1.3 难度分析 |
| 4.1.4 区分度分析 |
| 4.2 新课标课程分类 |
| 4.3 试题按知识点分类 |
| 第5章 粗糙集属性模型及其在成绩分析中的应用 |
| 5.1 粗糙集属性模型 |
| 5.1.1 离散化指标数据 |
| 5.1.2 信息系统的建立 |
| 5.1.3 信息系统属性约简 |
| 5.1.4 确定指标的重要程度 |
| 5.2 粗糙集属性模型应用 |
| 5.2.1 数据离散化 |
| 5.2.2 建立信息系统 |
| 5.2.3 属性约简 |
| 5.2.4 计算重要性 |
| 第6章 粗糙K均值聚类算法及其在数学成绩中的应用 |
| 6.1 K均值聚类算法 |
| 6.2 K均值聚类算法应用 |
| 6.3 粗糙K均值聚类算法 |
| 6.4 粗糙K均值聚类算法应用 |
| 6.5 聚类结果对比 |
| 第7章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 高三考试成绩分析现状调查 |
| 在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（2）多元线性回归和粗糙集聚类在疫情数据分析中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 疫情期间发展形势 |
| 1.3 数据挖掘 |
| 1.4 数据来源 |
| 1.5 本文的主要工作和目的 |
| 1.6 本文的主体结构 |
| 1.7 本章小结 |
| 第2章 基本理论部分介绍 |
| 2.1 数据挖掘 |
| 2.2 多元线性回归 |
| 2.3 粗糙集属性约简算法 |
| 2.4 因子分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 使用多元线性回归算法分析湖北省疫情数据 |
| 3.1 湖北省疫情数据 |
| 3.2 建立多元线性回归模型 |
| 3.3 分析湖北省疫情数据特点 |
| 3.4 累计确诊数据和累计治愈数据正相关 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 使用粗糙集属性约简分析影响学生成绩因素 |
| 4.1 疫情给教育行业带来影响 |
| 4.2 调查问卷来源 |
| 4.3 调查问卷研究可行性 |
| 4.4 建立粗糙集属性约简算法模型 |
| 4.5 建立因子分析模型得到影响因素 |
| 4.6 分析影响学生成绩因素 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于主成分分析的粗糙集聚类综合算法 |
| 5.1 K均值聚类分析算法 |
| 5.2 主成分分析算法 |
| 5.3 粗糙集理论 |
| 5.4 基于主成分分析的粗糙集聚类综合算法 |
| 5.5 基于主成分分析的粗糙集聚类综合算法研究意义 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于主成分分析的粗糙集聚类综合算法应用 |
| 6.1 调查问卷分析数据 |
| 6.2 将数据进行K均值聚类分析 |
| 6.3 将数据进行主成分分析 |
| 6.4 将主成分数据进行粗糙集聚类 |
| 6.5 两种聚类分析算法对比 |
| 6.6 根据粗糙集聚类结果对不同类学生提出建议 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 总结及展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）基于粗糙集理论的中学数学考试分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 问题的提出 |
| 第二节 研究现状 |
| 第三节 研究思路与方法 |
| 第四节 数据来源 |
| 第二章 统计分析的理论基础和方法研究 |
| 第一节 粗糙集理论概述 |
| 第二节 考试、测量和评价 |
| 第三章 考试质量探究 |
| 第一节 学生成绩探究 |
| 第二节 对试卷信度的探究 |
| 第三节 对试卷效度的探究 |
| 第四节 对试卷难度的探究 |
| 第五节 对试卷区分度的探究 |
| 第四章 试卷质量分析案例 |
| 第一节 质量分析过程综述 |
| 第二节 案例分析 |
| 第五章 不同知识模块对成绩的影响分析案例 |
| 第一节 数据处理 |
| 第二节 依照模型进行分析探究 |
| 第三节 探究总结 |
| 第六章 总结与思考 |
| 第一节 试卷质量分析的基本模式 |
| 第二节 本文研究的不足和后续改进方案设想 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 致谢 |
（4）我国大学生心理危机行为的系统分析与管理对策研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目标及方法 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究框架与内容 |
| 1.3.1 研究框架 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 研究现状 |
| 2.1.1 大学生心理危机及干预研究现状 |
| 2.1.2 大学生心理危机行为研究现状 |
| 2.1.3 大学生心理健康管理研究现状 |
| 2.1.4 研究现状述评 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 自组织理论 |
| 2.2.2 脆弱性理论 |
| 2.2.3 粗糙集理论 |
| 2.3 现有研究问题分析与理论借鉴 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 大学生心理危机行为系统及其主体脆弱性状态分析 |
| 3.1 大学生心理危机行为系统的概念内涵 |
| 3.1.1 大学生心理危机行为系统 |
| 3.1.2 大学生心理危机行为系统主要特征 |
| 3.2 大学生心理危机行为系统脆弱性的自组织解读 |
| 3.2.1 大学生心理危机行为系统脆弱性潜化状态 |
| 3.2.2 大学生心理危机行为系统脆弱性显化状态 |
| 3.2.3 大学生心理危机行为系统脆弱性转化的自组织过程 |
| 3.3 心理危机行为承受主体大学生脆弱性状态的调查分析 |
| 3.3.1 数据来源及调查工具 |
| 3.3.2 描述性分析 |
| 3.3.3 调查结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于“麻绳”脆弱性概念模型的大学生心理危机行为驱动机制分析 |
| 4.1 “麻绳”脆弱性概念模型提出 |
| 4.1.1 “麻绳”脆弱性概念溯源 |
| 4.1.2 脆弱性理论模型 |
| 4.1.3 “麻绳”脆弱性概念模型 |
| 4.2 基于“麻绳”脆弱性概念模型的大学生心理危机行为发生机理 |
| 4.2.1 “麻绳”脆弱性驱动的系统崩溃机理 |
| 4.2.2 大学生胁迫式脆弱驱动效应 |
| 4.2.3 大学生结构式脆弱驱动效应 |
| 4.2.4 大学生累积式脆弱驱动效应 |
| 4.3 基于“麻绳”脆弱性概念模型的大学生心理危机行为驱动因子 |
| 4.3.1 “麻绳”脆弱性分析维度界定 |
| 4.3.2 大学生暴露度驱动因子 |
| 4.3.3 大学生敏感性驱动因子 |
| 4.3.4 大学生抗逆力驱动因子 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 大学生心理危机行为预警要素确定方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 大学生心理危机行为限制优势关系粗糙集模型 |
| 5.2.1 大学生心理危机行为预警知识系统 |
| 5.2.2 单限制优势关系粗糙集模型 |
| 5.2.3 双限制优势关系粗糙集模型 |
| 5.3 基于粗糙集的大学生心理危机行为预警要素约简算法 |
| 5.3.1 单限制优势关系条件属性约简算法 |
| 5.3.2 双限制优势关系条件属性约简算法 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 预警指标选取与量化 |
| 5.4.2 限制优势粗糙集法分析 |
| 5.4.3 两种约简方法的性能比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 大学生心理危机行为预警要素分析 |
| 6.1 大学生心理危机行为预警要素体系构建 |
| 6.1.1 体系特点 |
| 6.1.2 体系功能 |
| 6.1.3 体系原则 |
| 6.1.4 体系结构 |
| 6.2 大学生心理危机行为预警关键要素分析 |
| 6.2.1 数据收集与预处理 |
| 6.2.2 大学生暴露度指标识别 |
| 6.2.3 大学生敏感性指标识别 |
| 6.2.4 大学生抗逆力指标识别 |
| 6.3 大学生心理危机行为典型案例分析 |
| 6.3.1 典型案例 |
| 6.3.2 案例分析 |
| 6.4 要素分析与案例分析结果综合讨论 |
| 6.4.1 要素分析 |
| 6.4.2 效应识别 |
| 6.4.3 危机转化 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 大学生心理危机行为健康管理措施 |
| 7.1 构建多层次危机防控网络 |
| 7.1.1 推动校院分层预警管理 |
| 7.1.2 畅通心理健康管理渠道 |
| 7.1.3 提升心理健康队伍素养 |
| 7.2 完善主体性心理健康教育 |
| 7.2.1 创新突出主体地位的健康教育模式 |
| 7.2.2 开发突出主体意识的健康教育内容 |
| 7.2.3 设计突出主体能力的健康教育载体 |
| 7.3 建立智能化危机预警系统 |
| 7.3.1 汇聚脆弱属性信息 |
| 7.3.2 构建动态分析体系 |
| 7.3.3 建立预警响应系统 |
| 7.4 开展全方位危机干预模式 |
| 7.4.1 强化健康服务协同 |
| 7.4.2 集成朋辈互助效能 |
| 7.4.3 创新新型干预形式 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 附录 大学生脆弱性状态调查问卷 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 |
（5）基于模糊聚类的数据库空值估计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 文章组织结构 |
| 第二章 数据库空值估计的相关技术 |
| 2.1 空值估计的粗糙集方法 |
| 2.1.1 粗糙集理论的基本概念 |
| 2.1.2 基于粗糙集的空值估计方法 |
| 2.2 空值估计的云模型方法 |
| 2.2.1 云模型的基本概念 |
| 2.2.2 云模型的分群算法 |
| 2.2.3 利用云发生器生成空值的估计值 |
| 2.3 基于优化算法的空值估计方法 |
| 2.3.1 遗传算法相关概念 |
| 2.3.2 遗传算法基本流程 |
| 2.3.3 基于遗传算法的空值估计方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 改进的FCM算法 |
| 3.1 常用聚类算法 |
| 3.1.1 k-means聚类算法 |
| 3.1.2 层次聚类算法 |
| 3.1.3 FCM聚类算法 |
| 3.2 基于k维的FCM算法(kdFCM) |
| 3.2.1 k维树 |
| 3.2.2 改进的FCM算法(kdFCM) |
| 3.3 基于空间划分树的FCM算法(spFCM) |
| 3.3.1 空间划分树 |
| 3.3.2 改进的FCM算法(spFCM) |
| 3.4 kdFCM算法与spFCM算法时间复杂度分析 |
| 3.4.1 kdFCM算法时间复杂度分析 |
| 3.4.2 spFCM算法时间复杂度分析 |
| 3.5 实验与分析 |
| 3.5.1 实验数据集 |
| 3.5.2 实验结果和分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于FCM的数据库空值估计 |
| 4.1 相关定义 |
| 4.1.1 多元线性回归 |
| 4.1.2 模糊集及相关运算 |
| 4.1.3 基于粗糙集的属性约简 |
| 4.2 基于FCM的数据库空值估计方法(SNEF) |
| 4.2.1 算法描述 |
| 4.2.2 算法分析 |
| 4.3 SNEF方法的实验结果和分析 |
| 4.3.1 实验数据 |
| 4.3.2 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于多表关联关系的关系数据库多空值估计 |
| 5.1 表间关联关系及处理 |
| 5.1.1 星型关系模式 |
| 5.1.2 雪花型关系模式 |
| 5.1.3 星座型关系模式 |
| 5.2 空值间相关关系及处理 |
| 5.2.1 空值的选取与转化 |
| 5.2.2 空值的估计优先排序 |
| 5.3 基于多表关联关系的数据库空值估计方法(MNEMT) |
| 5.3.1 算法描述 |
| 5.3.2 算法分析 |
| 5.4 MNEMT方法的实验和分析 |
| 5.4.1 实验数据 |
| 5.4.2 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）聚类分析和关联规则技术在成绩分析中的研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 在聚类分析方面 |
| 1.2.2 在关联规则方面 |
| 1.2.3 数据挖掘技术在教育领域中的应用 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第二章 相关理论介绍 |
| 2.1 数据挖掘理论 |
| 2.1.1 数据挖掘的定义及对象 |
| 2.1.2 数据挖掘过程 |
| 2.1.3 数据挖掘方法 |
| 2.2 聚类分析 |
| 2.2.1 聚类分析概述 |
| 2.2.2 聚类的相异度衡量 |
| 2.2.3 聚类算法的分类 |
| 2.3 关联规则 |
| 2.3.1 关联规则的相关概念 |
| 2.3.2 关联规则的种类 |
| 2.3.3 关联规则的挖掘流程及注意内容 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 计算机基础成绩数据的预处理 |
| 3.1 数据预处理概述 |
| 3.2 数据预处理的主要方法 |
| 3.2.1 数据清洗 |
| 3.2.2 数据集成 |
| 3.2.3 数据转换 |
| 3.2.4 数据规约 |
| 3.3 计算机基础成绩数据的预处理 |
| 3.3.1 数据采集 |
| 3.3.2 成绩数据预处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 计算机基础成绩数据的聚类分析 |
| 4.1 K-Means算法介绍 |
| 4.1.1 K-Means算法的基本原理 |
| 4.1.2 K-Means算法的基本步骤 |
| 4.2 K-Means算法优缺点分析 |
| 4.2.1 K-Means算法的优点 |
| 4.2.2 K-Means算法的缺点 |
| 4.3 K-Means算法的改进 |
| 4.4 K-Means算法在计算机基础成绩数据中的应用 |
| 4.4.1 对计算机基础成绩数据进行聚类 |
| 4.4.2 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 计算机基础成绩数据的关联规则研究 |
| 5.1 Apriori算法思想 |
| 5.2 Apriori算法描述 |
| 5.3 Apriori算法的缺陷 |
| 5.4 Apriori算法的改进 |
| 5.5 Apriori算法在计算机基础成绩数据中的应用 |
| 5.5.1 计算机基础成绩数据的关联规则挖掘 |
| 5.5.2 实验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 在校期间发表的论文和参加的科研项目 |
| 致谢 |
（7）道路运输信息系统的数据挖掘方法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景和意义 |
| 1.2.1 研究的应用背景 |
| 1.2.2 研究的知识背景 |
| 1.2.3 研究的意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数据挖掘理论研究和发展现状 |
| 1.3.2 数据挖掘技术在交通运输领域的研究和应用现状 |
| 1.3.3 数据仓库和云计算在交通运输的研究和应用现状 |
| 1.4 主要研究内容与研究目标 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究目标 |
| 1.5 研究方案与论文组织结构 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.5.3 论文结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 道路运输信息系统及数据源的基本理论研究 |
| 2.1 道路运输信息系统基本概念 |
| 2.2 道路运输信息系统模型架构内容 |
| 2.2.1 业务架构 |
| 2.2.2 应用架构 |
| 2.2.3 数据架构 |
| 2.2.4 技术架构 |
| 2.3 模型架构设计思路 |
| 2.4 道路运输信息系统数据仓库 |
| 2.4.1 数据仓库的特点 |
| 2.4.2 数据仓库关键概念 |
| 2.4.3 数据仓库体系规划 |
| 2.5 特殊数据集市 IC 卡道路运输电子证件系统的设计及应用 |
| 2.5.1 IC 卡道路运输电子证件系统简介 |
| 2.5.2 IC 卡道路运输电子证件系统标准设计 |
| 2.5.3 IC 卡道路运输证数据设计 |
| 2.5.4 IC 卡道路运输电子证件数据集市 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于优化关联规则方法的道路运输管理数据挖掘研究 |
| 3.1 经典 APRIORI 算法 |
| 3.2 优化 APRIORI 算法 |
| 3.3 剪枝优化技术 |
| 3.3.1 剪枝理论研究 |
| 3.3.2 Eclat 新算法实证 |
| 3.4 利用 MAPREDUCE 进一步改进 ECLAT 算法 |
| 3.4.1 MapReduce 计算模型 |
| 3.4.2 设计 Map 函数和 Reduce 函数 |
| 3.5 应用验证 |
| 3.5.1 问题的提出 |
| 3.5.2 建立计算模型 |
| 3.5.3 计算分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 道路运输信息系统中的分类数据挖掘方法 |
| 4.1 基于 KNN 算法的分类数据挖掘 |
| 4.1.1 算法基础 |
| 4.1.2 应用实例分析 |
| 4.2 基于决策树的分类数据挖掘 |
| 4.2.1 方法的理论基础 |
| 4.2.2 应用实例分析 |
| 4.3 贝叶斯分类数据挖掘 |
| 4.3.1 算法基础 |
| 4.3.2 应用实例分析 |
| 4.4 类 BP 神经网络的全省公交一卡通数据挖掘方法 |
| 4.4.1 BP 神经网络算法基础 |
| 4.4.2 全省公交一卡通数据挖掘问题 |
| 4.4.3 类 BP 神经网络推算模型的构建和应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于关联规则和粗糙集的优化分类数据挖掘方法 |
| 5.1 分类数据挖掘问题的粗糙集抽象模型 |
| 5.1.1 粗糙集理论知识 |
| 5.1.2 粗糙集分类数据挖掘 |
| 5.1.3 粗糙集属性约简方法 |
| 5.2 基于粗糙集和关联规则算法的数据挖掘优化方法 |
| 5.2.1 基于关联规则的决策表分类器求解过程 |
| 5.2.2 粗糙集和优化关联规则方法的整合研究 |
| 5.3 基于粗糙集属性约简方法的道路运输信息系统数据挖掘应用实例 |
| 5.3.1 问题的提出 |
| 5.3.2 解决方法 |
| 5.4 基于粗糙集和优化关联的道路道路运输信息系统数据挖掘应用实例 |
| 5.4.1 决策属性与决策表 |
| 5.4.2 数据预处理 |
| 5.4.3 约简条件属性集 |
| 5.4.4 得到关联规则 |
| 5.4.5 得到规则条数与支持度、置信度的关系 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于属性维划分和并行计算技术的空间聚类方法 |
| 6.1 DBSCAN 算法 |
| 6.1.1 基本理论 |
| 6.1.2 传统 DBSCAN 方法的不足和优化的思路 |
| 6.2 基于属性维划分和 MAPREDUCE 的 DBSCAN 优化方法理论研究 |
| 6.2.1 属性维划分的概念 |
| 6.2.2 簇合并理论 |
| 6.2.3 簇合并判断运算剪枝 |
| 6.3 DBSCAN 优化方法设计 |
| 6.4 DBSCAN 优化方法在 MAPREDUCE 模型上的实现 |
| 6.4.1 流程设计 |
| 6.4.3 执行策略 |
| 6.5 应用验证 |
| 6.5.1 数据挖掘目标 |
| 6.5.2 定义数据对象 |
| 6.5.3 定义属性维 |
| 6.5.4 方法的应用实例 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 广东省道路运输信息系统数据挖掘技术应用与综合实现 |
| 7.1 广东省道路运输信息系统模型架构的设计 |
| 7.1.1 业务架构 |
| 7.1.2 数据架构 |
| 7.1.3 应用架构 |
| 7.1.4 技术架构 |
| 7.1.5 道路运输信息系统架构对数据挖掘的影响分析 |
| 7.2 广东省道路运输信息系统数据挖掘的需求分析 |
| 7.3 广东省道路运输信息系统数据挖掘总体解决思路 |
| 7.4 数据挖掘全过程的综合实现 |
| 7.4.1 运行环境 |
| 7.4.2 数据挖掘分析主题 |
| 7.4.3 数据挖掘分析流程 |
| 7.4.4 整体设计方案 |
| 7.4.5 基于 Cognos 的模型实现 |
| 7.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1：并行 NECLAT 核心代码 |
| 附录2 类 BP 神经网络权值矩阵推算核心代码 |
| 附录3 基于属性维和 MAPREDUCE 的 DBSCAN 方法核心代码 |
| 附录4 ETL 过程脚本 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）基于启发式的粗糙集属性约简算法研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 粗糙集的基本概念以及理论 |
| 2 属性约简算法研究 |
| 2.1 属性约简问题分析 |
| 2.2 一般属性约简算法 |
| 2.3 基于差别矩阵和启发式约简的改进算法 |
| 3 应用实例 |
| 3.1 算法在考生成绩分析中的应用分析 |
| 3.2 算法应用步骤描述 |
| 3.3 知识评价 |
| 4 结束语 |
（9）中学教师能力评价理论与方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题的提出 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 中学教师能力评价基础理论与方法综述 |
| 2.1 中学教育理论 |
| 2.1.1 中学教育与中等教育 |
| 2.1.2 中学教育主要内容 |
| 2.2 能力理论 |
| 2.2.1 能力概念的来源 |
| 2.2.2 能力研究主要学派 |
| 2.2.3 能力评价模型 |
| 2.2.4 教师能力研究 |
| 2.2.5 能力评价方法 |
| 2.3 信息熵理论 |
| 2.4 粗糙集方法 |
| 2.4.1 粗糙集方法的基本概念 |
| 2.4.2 粗糙集方法的基本特点和优势 |
| 2.5 满意度方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 中学教师能力评价理论 |
| 3.1 中学教师能力表达 |
| 3.2 中学教师能力评价模型建立 |
| 3.2.1 获取能力指标 |
| 3.2.2 确定能力维度 |
| 3.2.3 确定指标和维度权重 |
| 3.2.4 计算能力水平 |
| 3.3 基于满意度的中学教师能力评价 |
| 3.4 基于能力的中学教师人力资源管理 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 中学教师能力评价方法 |
| 4.1 确定底层指标 |
| 4.1.1 关键行为事件访谈 |
| 4.1.2 问卷调查 |
| 4.2 确定中学教师能力评价指标体系 |
| 4.2.1 指标筛选 |
| 4.2.2 指标聚类 |
| 4.2.3 层次结构 |
| 4.3 确定指标和维度权重 |
| 4.4 计算中学教师能力水平 |
| 4.4.1 维度内能力水平计算 |
| 4.4.2 整体能力水平计算 |
| 4.5 确定满意度评价目标 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 中学教师能力评价实现 |
| 5.1 数据收集与整理 |
| 5.1.1 数据收集 |
| 5.1.2 数据整理 |
| 5.2 中学教师能力指标体系 |
| 5.2.1 中学教师能力指标筛选 |
| 5.2.2 中学教师能力指标聚类 |
| 5.2.3 中学教师能力评价指标体系结构 |
| 5.2.4 中学教师能力指标讨论 |
| 5.3 中学教师能力指标体系权重确定 |
| 5.4 中学教师能力评价实施 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于能力的中学教师人力资源管理模式 |
| 6.1 基于能力的中学教师人力资源规划 |
| 6.1.1 基于能力的中学教师人力资源规划模式 |
| 6.1.2 基于能力的中学教师人力资源规划的核心内容 |
| 6.2 基于能力的中学教师人力资源配置 |
| 6.2.1 基于能力的中学教师人力资源配置模式 |
| 6.2.2 基于能力的中学教师人力资源配置特点 |
| 6.3 基于能力的中学教师评价管理 |
| 6.3.1 基于能力的中学教师评价管理的特点 |
| 6.3.2 基于能力的中学教师评价管理的内容 |
| 6.4 基于能力的中学教师培训 |
| 6.4.1 基于能力的教师培训的主要特点 |
| 6.4.2 基于能力的教师培训基本程序 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结果 |
| 7.1.1 创新点 |
| 7.2 有待进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 关键行为事件访谈提纲 |
| 附录B |
| 中学教师能力调查问卷一 |
| 附录C |
| 中学教师能力调查问卷二 |
| 附录D |
| 中学教师能力评价问卷 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、考试成绩分析的粗糙集方法（论文参考文献）
- [1]基于粗糙集理论的考试成绩分析及其应用研究 ——以XX中学高三数学模拟考试为例[D]. 岳雅腾. 西北师范大学, 2021
- [2]多元线性回归和粗糙集聚类在疫情数据分析中的应用[D]. 刘斓乾. 吉林大学, 2020(03)
- [3]基于粗糙集理论的中学数学考试分析[D]. 赵若楠. 广西民族大学, 2019(02)
- [4]我国大学生心理危机行为的系统分析与管理对策研究[D]. 张勇. 合肥工业大学, 2018(01)
- [5]基于模糊聚类的数据库空值估计研究[D]. 吴非. 南京航空航天大学, 2016(03)
- [6]聚类分析和关联规则技术在成绩分析中的研究及应用[D]. 柳玉巧. 华中师范大学, 2014(09)
- [7]道路运输信息系统的数据挖掘方法研究与应用[D]. 郑晓峰. 华南理工大学, 2014(12)
- [8]基于启发式的粗糙集属性约简算法研究[J]. 胡立花,丁世飞,丁浩. 计算机工程与设计, 2011(04)
- [9]中学教师能力评价理论与方法研究[D]. 翟小宁. 北京交通大学, 2010(03)
- [10]可变精度粗糙集模型在远程开放教育中的应用[J]. 吴兵,叶春明. 开放教育研究, 2009(06)