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基于改进粒子群优化的K-means算法在学生状态分析系统中的应用 被引量：1

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摘要 研究学生状态分析系统,旨在收集学生的综合数据,并对这些数据进行分析给出学生的状态,为老师和学生提供一个交流平台.使用基于改进粒子群优化的K-means算法来分析学生的数据,可以提高K-means聚类算法的全局搜索能力,缓解粒子群优化算法的早熟收敛现象.与基于标准粒子群优化的k-means算法和基于遗传算法的k-means算法的收敛结果相比,本文研究的算法有更好的搜索能力.将系统得到的学生评估结果与人工评价得到的相比,从系统获得的评价更全面、更客观.系统还可以提供视觉信息.最重要的是系统还能帮助老师更好地了解学生,及时引导学生,提高管理学生的效率.
作者 陆维
机构地区 上海应用技术学院计算机科学与信息工程学院
出处 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第6期882-886,共5页 Journal of Jiamusi University：Natural Science Edition
关键词 学生管理 学生状态评估 早熟收敛 改进粒子群算法 K—means算法
分类号 TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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参考文献9

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同被引文献7

引证文献1

二级引证文献2

佳木斯大学学报（自然科学版）
2014年 第6期

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