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基于学生综合素质评价的数据挖掘改进算法研究 被引量:3

Improved Data Mining Algorithm Based on Students Comprehensive Quality Evaluation
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摘要 通过对数据挖掘的算法和理论的研究,结合学生成绩数据,采用了一种改进后的蚁群聚类算法,将改进后的蚁群聚类算法应用在学生综合素质评价中,提高了评级方式的准确性,并使用PHP、Java Script等Web相关技术,建立了学生综合素质的数据可视化分析平台。该平台通过对学生成绩的分析和图表化展示,能够对每个学生提出有针对性的建议,从而促进教学领域向个性化、信息化的方向发展。 Based on the research of data mining theory and combined with the data of some student achievements,an improved ant colony clustering algorithm is used in the evaluation of students'comprehensive quality to increase the accuracy of rating methods in this paper.PHP,JavaScript and other Web related technologies are used to build a data visualization analysis platform,which can provide specific suggestions for each student through the analysis and chart display of students'achievements.
出处 《工业控制计算机》 2018年第2期107-109,共3页 Industrial Control Computer
关键词 数据挖掘 蚁群聚类 成绩评价方式 data mining ant colony clustering algorithm achievement evaluation method
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