【摘 要】
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教务管理系统是一个系统性的工程,是技术和教学管理业务相结合的产物。作为教学信息化的最新发展,教务管理系统实现了日常的教学管理工作,取代了以前手工操作,降低管理人员工
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教务管理系统是一个系统性的工程,是技术和教学管理业务相结合的产物。作为教学信息化的最新发展,教务管理系统实现了日常的教学管理工作,取代了以前手工操作,降低管理人员工作强度,改善服务质量,满足管理人员、教师、学生等多方需要,提高了工作效率。在整个教学管理中存在着很多的数据,比如有学生的基本信息数据、课程数据、学生考试成绩数据、教学计划数据等,这些数据都是错综复杂,相互联系。如果把这些数据分析出来,可以很好地为教学服务;否则这些数据就成了废的数据。数据挖掘能从大量的日常积累的数据中发现潜在的、有价值的信息和知识,用于支持决策。数据挖掘有着广泛的商业应用潜能,是知识发现与知识管理研究中的一个很有应用价值的新领域。因此在教务管理系统中融入数据挖掘技术是未来的发展方向,具有广阔的前景。本文研究工作鉴于此展开。论文首先介绍了课题的来源、研究意义,并分析了国内外教务管理系统、数据挖掘的研究现状及发展趋势,提出了关联规则的挖掘问题。然后对教务管理系统、数据挖掘进行了概括描述,全面系统的阐述了教务管理的流程与设计和数据挖掘的基础理论以及应用技术,详细论述了模糊关联规则技术在教务管理系统选课系统中的应用。在此基础上,全面深入的研究了模糊关联规则挖掘技术,从分析传统的模糊关联规则挖掘算法入手,引出该算法的不足并提出了改进算法,给出了性能分析,并设计和实现了一个算法模型,用实验结果表明算法的有效性。从理论方面讨论了关联规则的应用—关联分类,证明其优越性。最后从技术和应用的角度探讨了教务管理中数据挖掘的应用,通过实证分析,发现和解决实际应用中的具体问题。
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