基于rough集的教学预警模型

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1、分类号:UDC:密级:猷虞菇垮拨夫哮学位论文基于Rough集的教学预警模型hModelofWarningaboutTeachingBasedonRoughSet王常红指导教师姓名:申请学位级别:论文定稿日期:学位授予单位:学位授予日期:符海东教授武汉科技大学黄家湖校区计算机科学与技术学院答辩委员会主席:张晓龙教授评阅人:张晓龙教授樊贵先教授级高工武汉科技大学硕士学位论文第1页摘要教学预警作为高校教学的中确保教学质量的一个重要措施,在如今高校大批量培育人才的背景下显得尤为重要。传统的教学预警依靠excel表格等简单的统计工具进行,它有着滞后性、易错性以及

2、耗费人力的弊端。在信息科学技术飞速发展的今天,寻求自动化的预警方式成为了必要。Rough集理论作为一种较新型的处理不确定信息和模糊信息的数学工具,它拥有着不需要任何先验性的知识便可以从数据中挖掘潜在的知识、容易理解和适合并发处理等众多优点。近些年来Rough集在世界各地不同行业的成功应用以及取得的良好收益为我们的自动化预警提供了理论依据和经验。将Rough集理论运用到教学预警中的想法便应运而生。本文针对这个课题具体研究内容如下:首先简要的介绍了粗糙集理论的国内外的研究现状并阐述了进行本文工作的研究意义以及可行性和必要性进行。介绍了经典集合论中等价类等基

3、本概念和粗糙集理论的基本知识,粗糙集理论的必备的相关定义。其次详细描述了并介绍了粗糙集理论分析中将要使用到的算法,包括属性约简算法中的基于重要度属性约简算法和基于分辨矩阵的属性约简算法、属性值约简算法中的启发式约简算法和连续属性的离散化算法。再次给出了整个系统模型并对整体的设计进行了分析,并分别由前到后对系统的各个模块的展开详细分析并赋以详细流程图。最后采用真实的数据进行了实验分析,实验得到了较为满意的结果,这使得基于Rough集的教学预警模型应用到实际中拥有了可行性。关键词:教学预警;粗糙集;数据约简;离散化;第1I页武汉科技大学硕士学位论文Abst

4、ractTeachingwarningasanimportantmeasuretoensurethequalityofteachingincollegeteachingisparticularlyimportantunderthebackgroudthatcollegesanduniversitiesaretrainingtalentonalargescale.Thetraditionalteachingwarningrelyonsimplestatisticaldatasuchasexcelspreadsheets.Ithasthedisadvant

5、agesoflag,hascostthehumanfallibili够.Astheinformationscienceandtechnologyisrapiddevelopment,itisnecessarytofmdtheaautomatedwayforteachingwarning.Asarelativelynewtoolstodeal、j~,itlluncertaininformationandfuzzyinformation,Roughsettheoryhasmanyadvantages,suchasitdoes’tneedanypriorik

6、nowledgefordatamining,itiseasytounderstandanditissuitableforconcurrentprocessing.InrecentyearsRoughsetshasbeensuccessfullyapplicatedindifferentindustriesaroundtheworldandpeoplehasobtainedgoodreturns,whichprovidestheoreticalbasisandexperienceforOUrautomatedwarning.Theidealthatapp

7、lyingRoughsettheorytotheteachingwarninghascomeintobeing..Theworktoresearchinthissubjectisasfollows:Firstly,brieflythispaperintroducestheroughsettheoryandexpoundsthepresentsituationoftheresearchathomeandabroadandreviewsthesignificance、thefeasibilityandnecessityoftheresearchinthis

8、paper.Thispaperalsointroducesthebasicconceptsof

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