在计算机技术和人工智能技术高速发展的背景下,智能化和信息化已经运用到了校园生活的每一个角落,人工智能技术的发展和电工电子教育的普及为电工电子实验室的教学和管理提出了更高的要求。传统的实验室多为人工管理方式,耗费大量的人力、物力,实验教学效率低,数据分散,资源浪费严重,而且不能对于实验室使用频率高的设备实现有效管理。除此之外,实验过程中产生的实验数据也难以得到及时的处理和科学的评判,同时指导教师人工评判学生所测数据的工作较为烦琐,影响了教学质量和效率。为了迎合智能时代下的发展需求,本论文中的电工实验室测量数据评判与设备管理系统,旨在对学生上传的实验数据进行评判,对实验室设备进行有效管理。整个系统围绕着学生做实验产生的实验数据展开研究,通过对学生上传的实验数据进行深度挖掘和探析,实现电工实验室的信息化和智能化管理。该系统采用开源、免费、运行速度快的Python语言进行开发,选用成熟稳定的Flask轻量级Web应用框架搭建系统框架,使用Gunicorn零配置、性能高的WSGI作为该系统的Web服务器,数据库选用能够保证数据性完整的Postgre SQL,同时为了保证学生高效率完成电工实验课并将上传的实验数据完整无误的保存下来,使用基于优化改进的Rabbit MQ消息队列实现实验数据的异步可靠传输。系统使用基于改进的DT-kmeans聚类算法对学生的实验数据进行聚类,并在聚类完成后使用多重改进的KNN分类算法对学生上传的实验数据进行实时分类处理,在满足课程教学要求下,实现根据学生实验提交数据及时训练算法模型,并实现对新数据类别的准确判断,满足电工实验室教学的智能化、科学化管理需要,同时还通过对错误数据的分析处理来间接实现电工实验台的设备管理。电工实验室测量数据评判与设备管理系统研究能够很大程度的改善实验室智能化程度低的现状,有利于更加科学智能地利用实验室资源,大大减轻教学人员和实验室维护人员的工作压力,保证实验室设备的高效利用和实验数据的精准评判。