文件名称：论文研究-基于杂交聚类算法的学生状态分析系统研究.pdf
文件大小：833KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 14:40:46
学生管理,学生状态评估,粒子群优化算法,K-均值算法
针对高校学生人数增多、学生信息量增大, 原有的学生管理和评估模式已经不能满足需求的问题, 研究了学生状态分析系统, 实现了学生综合数据的采集, 为辅导员与学生提供了交互的平台; 针对K-均值聚类算法在全局优化中的不足, 研究了基于粒子群的K-均值聚类算法对学生综合数据进行分析。通过与K-均值聚类算法、基于遗传算法的K-均值聚类算法和人工评估的结果比较可以看出, 本系统对学生的状态评估更加全面和客观; 同时系统提供了便于查询的视图信息反馈, 帮助辅导员及时发现问题、提高工作效率。