【摘要】：大學生體質(zhì)測試是高校體育教學的重要工作,但使用Excel的半手工處理具有大數(shù)據(jù)量的體質(zhì)測試數(shù)據(jù)仍比較困難。大學生體質(zhì)測試成績管理系統(tǒng)是針對體質(zhì)測試工作流程設(shè)計的B/S系統(tǒng),它能大大提高體質(zhì)測試工作效率,避免半手工操作可能造成的誤差,還利用機器學習和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對體質(zhì)測試數(shù)據(jù)進行分析處理,發(fā)現(xiàn)體質(zhì)測試過程中存在的問題,分析學生體質(zhì)數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢。除具有管理信息系統(tǒng)的基本功能外,還解決了成績導入、分數(shù)計算、成績上報、通知通告等需求,這些功能所解決的往往是體質(zhì)測試工作中最令教師困擾的問題。同時,系統(tǒng)還具有兩個核心功能:異常數(shù)據(jù)檢測和數(shù)據(jù)可視化。體質(zhì)測試工作中常常因各種原因出現(xiàn)的異常數(shù)據(jù)會使整體數(shù)據(jù)的可信度下降,對測試的公平性和后續(xù)數(shù)據(jù)研究都造成了障礙。本文結(jié)合基于距離、密度、聚類的異常檢測方法,根據(jù)體質(zhì)測試數(shù)據(jù)的特點,提出了一種異常檢測融合算法(ADF-PFT)。ADF-PFT將k均值聚類結(jié)果、當前數(shù)據(jù)節(jié)點與歷史數(shù)據(jù)的歐式距離、當前節(jié)點的密度作為異常程度的度量,通過特定的權(quán)值融合。通過實驗驗證,該算法能在大量的體質(zhì)測試數(shù)據(jù)中,較為準確和高效的找出異常數(shù)據(jù),具有較低的誤檢率,能夠有效輔助高校體育教學部老師對異常數(shù)據(jù)進行進一步處理。借助基于web的可視化工具,將數(shù)據(jù)可視化技術(shù)運用到大學生體質(zhì)測試成績管理系統(tǒng)中,能夠在體質(zhì)測試數(shù)據(jù)分析工作中發(fā)揮重要的作用。依據(jù)數(shù)據(jù)可視化的基本處理流程,著重研究了體質(zhì)測試數(shù)據(jù)的預(yù)處理方案。尤其是針對缺項數(shù)據(jù),提出了一種綜合性的處理策略:當少量缺項時,使用基于樸素貝葉斯分類的隨機填補方法;當中量缺項時,使用基于KNN的加權(quán)均值填補方法;當大量缺項時,直接刪除數(shù)據(jù)。其次,系統(tǒng)還提供可視化的多個應(yīng)用場景。在具體應(yīng)用的過程中,通過可視化圖像的科學分析,發(fā)現(xiàn)并證明了男女生體質(zhì)測試總分的差異性——女生總分總是高于男生;并通過可視化分析得出差異是力量評價指標的不同和及格率相差較大造成的。
【學位授予單位】：湘潭大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：G804.49;TP311.13
【圖文】：

是常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)中不具有的獨特優(yōu)勢。同時，可視化可以提高用戶對信逡逑息理解的效率，具有輔助記憶的作用，幫助用戶通過人腦處理圖像信息的時候充逡逑當高速緩存的作用，準確高效的理解圖像所表達的信息。逡逑信息傳播和協(xié)同。傳播信息的最有效途徑就是將數(shù)據(jù)可視化，從而讓信息可逡逑共享、可協(xié)同處理、可過濾�？梢暬瘓D像好比一種無國界的語言，在信息傳播的逡逑過程中能夠發(fā)揮重要的作用。逡逑２．３．２邋數(shù)據(jù)可視化流程簡介逡逑數(shù)據(jù)可視化有固定處理流程，通常包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、過濾、映射、逡逑繪制等過程。每個過程都包含著特定算法、技術(shù)和方法，不是一步就可以完成Ｍ。逡逑數(shù)據(jù)可視化流程如圖２．１所示。逡逑邐＾邋邐邐邐邐邋－Ｖ－邐■＞．邐逡逑

也就是節(jié)點＆與其最近的聚類中心的歐式距離。在使用ｋ均值算法聚類的過程中，逡逑通過用多組數(shù)據(jù)對ｋ值的多次探測實驗，得到不同ｋ值下所有節(jié)點質(zhì)心距離的平逡逑均值。通過圖３．１可以看出，當ｋ＝５時是拐點，因而對于體質(zhì)測試數(shù)據(jù)選�。耄剑靛义鲜呛线m的。逡逑１７逡逑

邐０．３邐０．３逡逑由圖３．２可知，傳統(tǒng)的ｋ均值聚類方法對異常成績檢測的誤檢率較高，逡逑ＰＦＴ－ＯＩ相比傳統(tǒng)的ｋ均值聚類方法在誤檢率方面有明顯的降低，尤其是當ｃｔ邋＝逡逑０．４，（３邋＝邋０．３，邐０．３時，誤檢率達到較低水平。逡逑文驗２邐＾２邋ＰＦＴ－ＯＩ邋Ｔ邋－Ａ－邋ＰＦＴ－ＯＩ邋２逡逑３０％逡逑２５％逡逑邐邐ub—邐—Ａ邐－Ｓ＾－邋＞－２３．３１逡逑２０％邐＾一邋、逡逑邐一－邋￣逡逑＞Ｕ３４逡逑１０％邋＇逡逑５％逡逑0％ｌ邐邐邐．邐＞邐１邐邐邐邐逡逑１邐２邐３邐４邐５邐６邐７逡逑圖３．２邋７組數(shù)據(jù)誤檢率統(tǒng)計圖逡逑使用相同數(shù)據(jù)集的情況下，從以上兩個實驗可以看出，ＰＦＴ－ＯＩ相比于傳統(tǒng)ｋ逡逑均值聚類方法有較低的誤檢率，大大提升了異常檢測的精度。逡逑３．６本草小結(jié)逡逑本章主要介紹了邋ＡＤＦ－ＰＦＴ算法的主要內(nèi)容。首先，簡要介紹了算法的產(chǎn)生逡逑２２逡逑

【參考文獻】

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本文編號：2750563