基于VFP8．0的招生图片提取系统的设计与实现

本文通过对普通高招录取系统的分析,总结录取系统下栽电子图片信息的存储位置和命名规则的特点,结合高校实际。设计招生图片提取系统,重点介绍如何利用VFP8．0开发工具实现本系统。     

数据挖掘技术在高校招生工作中的应用

本文简要介绍了数据挖掘技术的概念、挖掘过程及关联规则算法。按照数据挖掘的过程探讨了关联规则在高校招生工作方面的应用。利用关联规则对高校学生入学信息及在校期间的成绩等数据库进行挖掘,可寻找出学生入学时诸因素与大学培养结果之间的关联关系,从而为高校招生决策者提供科学依据。     

一种面向高校学生体测数据的模式挖掘方法

目前,每年测试高校大学生的体质健康,会产生大量的数据,为了提高关联规则对体测数据的挖掘效率,提出了一种面向高校学生体质测试数据的模式挖掘方法。利用经典的关联规则挖掘方法如Apriori算法和频繁模式树（Frequent Pattern Tree,FP-Growth）算法,对体测数据进行关联规则挖掘。实验结果表明,该模式挖掘的最小数据集能有效提高关联规则算法对体测数据的模式挖掘效率。     

基于Apriori算法的高校招生的关联规则分析

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。以往的数据挖掘技术的应用大多是在金融领域,而在其他领域里面应用不是很多,如在高校招生中的应用更是如此。数据挖掘技术对招生工作的深层研究与挖掘将会得到各高校的更多重视。以某高校招生数据作为招生信息为依据,对高校招生的关联规则进行分析。从而对关联性规则的应用作进一步的研究。     

一种基于FP树的挖掘关联规则的增量更新算法

挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要研究方向．人们已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中关联规则的算法，但对关联规则维护问题的研究却比较少．该文在FP树的基础上，引入支持度函数的慨念，对FP树进行改造，提出了一种关于挖掘关联规则的增量更新算法IFP—growth．该算法既考虑了数据集中数据的增加．同时又考虑了数据集中数据的减少等情况下关联规则的维护问题，并且还可以把增量更新的5种情形简化为3种情形．使用本算法来挖掘关联规则可以避免生成大量的候选项目集，而且非常高效．     

关联规则挖掘技术在研究生招生管理中的应用

以关联规则挖掘为例,按照数据挖掘技术的典型步骤,对某高校研究生招生信息库进行了挖掘,并设计出可行的数据挖掘实施办法,根据已计算的挖掘结果为硕士点学科遴选学生工作及招生管理部门部署宣传工作提供了有益的参考建议。     

基于FP_growth算法的课程相关性的关联规则研究

文章探讨了高校专业课程间的相关性问题,通过对数据挖掘中的关联规则挖掘进行研究,将关联规则挖掘应用于高校教务管理数据库,针对学生的成绩数据进行预处理,并利用FP_growth算法较快地挖掘出隐藏在成绩数据之后课程关联性规则,从而得到了一些合理、可靠的课程相关性规则,为高校的专业课程设置和学生选课提供决策依据。     

中原大地信息安全的捍卫者 --记河南省公安厅网监处

入驻高招现场的网警 近日,河南网络警察圆满完成了高校网上招生录取工作的现场监控任务,确保了今年河南省网上高招工作的顺利进行。 去年以来,高校招生工作不仅吸引了广大考生和家长的关注,也引起了部分“黑客”的攻击兴趣,全国一些地区的高考招生网站不同程度的被黑客侵犯,不能正常运转。河南是高招大省,全省考生人数达40万人,如果考生受到干扰,将直接影响几十万个家庭。去年高校招生期间,河南网络警察采取了直接进驻招生录取现场的举措,对全省网上高考招生工作实施全程监控和有效管理,震慑了黑客的网上犯罪活动,确保了网上高招顺利进行。     

高职录取参考系统设计与实现

利用关联规则挖掘算法和贝叶斯方法,设计并实现了高职录取参考系统。为录取提供了决策支持。     

关联规则在高校学生培养中的应用

介绍关联规则的基本概念及Apriori算法．实现一种基于Apriori算法挖掘多维关联规则的算法，提出将关联规则技术应用于高校学生培养中的学生培养模型，并进行求解。实验结果可以为高校制订相应的人才培养方案提供辅助决策信息。     

数据挖掘在高校招生中的应用研究

随着教育改革的不断深入,我国的高等教育得到了长远的发展,高职院校招生规模的不断扩大,招生数量的逐年递增,招生方式朝着多元化、自主化方向发展,院校的招生竞争日趋激烈。本文建立高校招生数据挖掘系统,主要对高校招生信息进行挖掘,提取出有利于高校招生的策略,为高校招生提供决策支持。     

关联规则在独立学院招生决策中的应用

关联规则(Association Rule)是数据挖掘领域中一个重要的研究课题,广泛应用于各个领域,既可以检验行业内长期形成的知识模式,也能够发现隐藏的新规律。本文利用关联规则对独立学院招生信息进行分析,建立独立学院招生决策模型。首先选取考生高考志愿表中的专业信息,然后利用关联规则进行挖掘,最后对挖掘出的规则进行分析和应用。实验结果表明,利用关联规则对考生高考志愿信息进行挖掘是可行的、有效的,它为独立学院编制招生计划和制定招生宣传方案提供了一种新的参考依据,在独立学院招生领域具有较好的应用前景。     

一种基于元数据的数据自动提取方法

文章以高校招生数据提取为例,分析了高校招生数据的特点,设计了元数据表.通过程序从元数据表自动生成表间连接条件,动态生成结构化查询语句,实现了高校招生数据的自动提取.结果表明该方法具有操作简单、高效等特点.     

基于PB的DAA构建普通高校招生管理信息系统

根据普通高校招生管理的现状,基于PowerBuilder(PB)的Distributed Application Architecture(DAA),构建了普通高校招生管理信息系统.本系统采用C/S结构实现招生信息数据的集中处理和B/S结构实现招生信息的任意查询;实现了业务内外划分,对内基于C/S结构实现各项内部业务功能,对外基于B/S结构访问WEB服务器.     

大数据背景下高校招生策略预测

在应届高中生生源不断下降、高等院校招生规模不断扩大、招生方式多元化不断发展、各院校之间招生竞争日趋激烈的条件下,利用海量招生异构数据,准确定位生源对象,做好前期招生宣传是各高等院校需要考虑的重要问题。结合云计算技术,利用并行化计算模型MapReduce和内存并行化计算框架Spark对高校招生历史数据进行分析,提出采用并行化随机森林预测高校招生策略模型,缩短了模型的预测时间、提高了模型的预测精度、增强了模型对大数据的处理能力。实验结果表明,并行化随机森林算法在不同数据集上的多方面性能均优于常用的决策树预测方法。     

基于asp的学籍管理系统的分析

自2001年高校扩大招生以来,高校的学生也逐年增加,这就给高校的学籍管理带来了更加信繁杂的管理。这就为学校学籍管理系统提出了更加高的性能要求。所以,结合现有的技术,开发一款性能稳定、数据安全、高效的学籍管理系统就显的格外重要,本文结合我校的实际学籍管理工作,对学籍管理系统进行了分析,并提出了解决方案。     

高校招生录取数据分析研究

对网上招生录取数据库的分析可以为各部门提供有效数据，因此以VFP程序设计为例，阐述了招生原始数据的SQL查询、数据格式转换以及基于存储过程的高级SQL分析技巧。希望能够为各高校的招生信息处理提供帮助。     

高校网络教育学院远程教学质量保证体系探讨

现阶段我国高校网络教育学院发展速度和规模都在不断的加速、扩大.2013年教育部公示我国共有68所网络教育院校具有招生资格.面对着高校扩招的步伐逐步扩大,各网络教育学院为了得到进一步的发展也在不断的进行着各种的招生宣传, “211重点院校”、“在家上名牌大学”等成为一些高校网络远程教育学院高呼的口号.但是招生宣的各种招式对于网络教育学院的长久发展来说只是临渊慕鱼.保证教学质量才是高校网络教育学院的长久发展之道.本文从高校网络教育学院远程教学的质量保证体系方面进行阐述,旨在探讨保证高校网络教育学院长久、健康发展的方法.     

高校网上录取数据利用与管理

网上录取的改革始于1996年,通过几年的努力,到2002年全国已基本实行高考、成人高考招生网上录取和学籍学历电子注册。"不出高校门,能招天下生"的设想已成为现实。该文从数据角度出发,提出了从录取信息到学籍电子注册、毕业信息全程数据库设计与利用的方法。主要介绍通过借助Word中的邮件合并方法批处理已有的数据,将数据库作为数据源合并到模板文档中实现通知书、特快专递四联单的制作。同时在此基础上详细介绍了通过应用域代码插入照片图片及条形码,进一步完善通知书的方法。通过对录取通知以及相关的通信数据进行处理,补充了院校录取系统的功能,从而形成了一套提高院校录取系统之外具体提高工作效率的办法。     

基于云计算与SOA框架的高校招生信息管理系统

高校招生信息管理工作是高校学生工作的主要环节,属于一项复杂却精细化的工作.因此本文基于云计算与SOA框架设计了高校招生信息管理系统.首先设计系统整体框架,其次详细设计系统综合性能、功能模块、数据库,最后进行系统实现与部署.结果表明,此系统功能完善,稳定性与可靠性较高,可满足系统多元化需求,显著提升招生信息管理效率与水平...