基于模糊推理模型的中学生成绩分析

发布时间：2023-08-29 23:46

　　作为选拔人才的主要形式,考试在我们生活中时常发生,从学生时代到职业生活,考试成绩都是衡量我们能力的重要指标。尤其是在中学时代,大到升学考试,小至随堂测验,海量的成绩数据充斥在学生和教师之间,但是教师和学生对成绩的使用仅限于一些简单的描述性统计结果,这不管是对于这种数据资源的浪费,还是对于教师管理学生,甚至是学生自主学习,都缺少了科学、全面、有针对性的及时的建议。所以,找到一种使适用范围广,操作简单,有学习能力的数据挖掘技术来对学生成绩分析,给出潜藏在繁杂冗余数据背后的有用信息,变得十分迫切。本文选用了贴近人类思维的基于t-范数的模糊推理模型来对数据进行处理,借助统计功能强大的R语言,调用R包解决了模糊聚类、模糊推理和多元回归的实施过程。本文首先对中学生三次考试成绩进行了模糊c-均值聚类和k-means聚类(三种距离)并把4个类归结于优、良、中、差4个等级;针对每一个类别进行了特征刻画,得到总体分布,各类别里的学生具体特点,并结合类别差异讨论;得出每类学生具体优势学科和短板学科,以便老师作出针对性教学。将四个聚类结果进行加权平均计算出总成绩各类分布情况,对之进行分析,发现有些学生的类别和...

【文章页数】：93 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    第一节 研究背景及意义
        一、研究背景
        二、研究意义
    第二节 国内外研究现状
    第三节 论文研究内容
    第四节 论文结构安排
第二章 现有的成绩数据处理模式与大数据相关技术
    第一节 成绩数据处理模式
    第二节 大数据相关知识
第三章 模糊聚类分析
    第一节 基础知识
    第二节 模糊聚类分析的一般步骤
        一、对象数据的标准化
        二、标定(建立模糊相似矩阵)
        三、聚类
    第三节 模糊c均值聚类
    第四节 K-means聚类
    第五节 R语言
第四章 基于t-范数族T(r)的模糊推理系统
    第一节 t-范数
    第二节 模糊推理模型
    第三节 [0,1]上的一族t-范数T(r)
    第四节 基于t-范数T(r)的模糊推理系统的性能分析
第五章 基于模糊推理模型的中学生成绩分析的实现
    第一节 数据准备
        一、数据预处理
        二、成绩的描述性统计
    第二节 成绩档次分类
    第三节 模糊聚类
        一、整体数据进行聚类
        二、类别Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ的各自特征
        三、相互之间的类别差异
        四、特殊人群
    第四节 学生两年的类别数的变化值
    第五节 类与班级的关系
    第六节 对全体学生的类别数字列向量进行智能推理
        一、模糊推理
        二、多元回归分析
        三、分析推理结果,提出建议
第六章 总结与展望
参考文献
附录
    附录一 处理结果展示
    附录二 原始数据展示
致谢



本文编号：3844524