基于粗糙集理论的高校教师教学质量评价系统研究

客观评价高校教师的教学质量,能够激发教师教学热情,提高教学质量。以某学院的教学质量评价数据为案例,利用粗糙集理论进行数据分析;通过对学生评教、教师自评、同行评教、督导评教、领导评教等原始数据的分析和处理,利用粗糙集属性约简和权重计算方法,剔除了考核数据中部分冗余的考核指标,并对余下的考核指标计算属性权重,最终形成对每一位教师教学质量的客观评价,收到了良好的效果。

基于图数据模型的聚类方法及可信度检测

对于特征空间中的数据,传统聚类算法通常直接在特征空间中进行聚类分析,因此高维空间数据无法在二维平面实现直观有效的聚类结果图形可视化,图数据可以明确反映对象之间的相似性关系,根据数据对象之间的距离,通过迭代将特征空间的数据建模成图数据。并对建模得到的图数据模型进行基于模块性的聚类分析,实现对非凸球分布数据集的聚类及对聚类结果实现二维空间的图形可视化。提出了聚类结果关于类间邻近边界的可信度概念,并提出了一种利用PageRank算法实现对聚类结果可信度计算的方法。