隨著高等學(xué)校研究生教育制度的改革與發(fā)展,我國(guó)研究生招生規(guī)模不斷擴(kuò)大,招生數(shù)據(jù)量持續(xù)增加。研究生招生管理的數(shù)據(jù)分析需求日益緊迫。如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),將歷史研究生招生數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對(duì)教學(xué)管理有價(jià)值的信息,顯得尤為重要。因此,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到研究生招生系統(tǒng)中,輔助高校招生,是一個(gè)好的應(yīng)用及創(chuàng)新。本文在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法及決策樹算法的基礎(chǔ)上,提出高校研究生數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合的思想。在原有的普通高校招生管理系統(tǒng)基礎(chǔ)上,融合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),建立高校研究生數(shù)據(jù)模型;其次,以某高校研究生學(xué)院近幾年報(bào)到情況為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、整合和預(yù)處理,將原始數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測(cè)試集,運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹等技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)分析,找到有價(jià)值的信息;最后,采用Apriori算法分別計(jì)算訓(xùn)練集數(shù)據(jù)中主要屬性的支持度與置信度。通過(guò)設(shè)定閾值分析影響新生報(bào)到的主要因素和各因素之間關(guān)聯(lián)程度,通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)集來(lái)驗(yàn)證正確性。再選擇C4.5算法,分別計(jì)算訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的信息熵和信息增益率,建立決策樹并剪枝,得到?jīng)Q策模型,運(yùn)用測(cè)試集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證和完善。本文主要將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到研究生分析系統(tǒng)中。利用數(shù)據(jù)...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?—個(gè)典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖??Ｆｉｇ．２．１?Ａ?ｔｙｐｉｃａｌ?ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ??

?大連交通大學(xué)全口制專業(yè)碩士學(xué)位論文???感知器是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由美國(guó)心理學(xué)家Ｒｏｓｅｎｂｌａｔｔ在１９５９年提出，它??的一層為輸入層，另一層為計(jì)算單元，感知器主要應(yīng)用在簡(jiǎn)單的模式分類問(wèn)題。??單個(gè)感知器只能表示線性決策面，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能表示非線性曲面。圖２．１描述....

圖２．２聚類前后對(duì)比圖??Ｆｉｇ．２．２?Ｃｌｕｓｔｅｒ?ｃｏｍｐａｒｓｉｏｎ?ｃｈａｒｔ??（６）遺傳算法??遺傳算法是借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律演化而來(lái)的隨機(jī)化搜索方法

?第二章數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)???聚類前?聚類后???□〇Ａ￣￣?〇Ｒ〇〇??〇Ｄｎ?〇〇°〇〇??□?°〇〇〇??Ａ（？ａ〇?ａ?ａ?Ａａ??Ａ?ｎｏ?Ａ?Ａ?ａ??□〇□?Ａ?Ａ?Ａ?Ａ??ＡＤ?Ａ?□?□□□??〇〇Ａ?□□□□??圖２．２聚類前后對(duì)比圖??Ｆｉｇ．２．２?Ｃｌ....

圖２．３遺傳算法求解路徑圖??Ｆｉｇ．２．３?Ｇｅｎｅｔｉｃ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｓｏｌｕｔｉｏｎ?ｐａｔｈ?ｄｉａｇｒａｍ??９??

?第二章數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)???聚類前?聚類后???□〇Ａ￣￣?〇Ｒ〇〇??〇Ｄｎ?〇〇°〇〇??□?°〇〇〇??Ａ（？ａ〇?ａ?ａ?Ａａ??Ａ?ｎｏ?Ａ?Ａ?ａ??□〇□?Ａ?Ａ?Ａ?Ａ??ＡＤ?Ａ?□?□□□??〇〇Ａ?□□□□??圖２．２聚類前后對(duì)比圖??Ｆｉｇ．２．２?Ｃｌ....

圖２．４數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程??Ｆｉｇ．２．４?Ｄａｔａ?ｍｉｎｉｎｇ?ｐｒｏｃｅｓｓ??

集理論的核心是有關(guān)知識(shí)、集合的劃分、近似集合等概念。粗糙集也經(jīng)常應(yīng)用于分??類、歸納和分析，在分類方面可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的結(jié)構(gòu)聯(lián)系；在歸納方面可以識(shí)別給定??數(shù)據(jù)的屬性；在分析方面可以評(píng)估每個(gè)屬性的貢獻(xiàn)。??目前，粗糙集理論集己經(jīng)廣泛的應(yīng)用與知識(shí)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘、智能決策和電子控制?....

本文編號(hào)：3970718