数据挖掘技术在教学中的应用

在对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和常用方法等知识进行简单介绍的基础上．就如何在日常的教学中应用数据挖掘，从中得到教学上需要的信息等内容进行了探讨．从而为我们的教育事业添砖加瓦：     

数据挖掘技术在高校教学管理中的应用

作为教育信息化的重要组成部分,高校教学管理系统中收集了大量的教学信息,但大多没有得到很好的挖掘和研究,所以数据挖掘在高校教学管理系统中的应用具有现实意义。该文介绍了数据挖掘技术的基本原理和解决问题的方法,并讨论了一种将数据挖掘技术与高校教学管理系统相结合的方法,提高了高校教学管理的工作效率,实现了教学资源安排的合理性,在高校教学信息化建设方面做出了新的探索。     

数据挖掘在高校教学评价中的应用研究

数据挖掘技术是在海量数据中提取有用信息的有效手段,将数据挖掘应用于高校教学评价系统,分析影响教学质量的原因及因素,对教师改进教学方法,提高教学质量有重要意义.     

浅析数据挖掘技术

本文主要讨论了数据挖掘方法的研究发展,简要地介绍了数据挖掘的定义、功能、方法等,详细的介绍了一些常用的数据挖掘技术,包括概念,应用范围,选择划分的标准等。     

数据挖掘与数据仓库技术及其在保险业中的应用

文章介绍了数据挖掘中常用技术和数据仓库结构．并且探讨了粗糙集方法，决策树方法以及关联规则方法等数据挖掘技术在保险风险规则挖掘中的应用。     

数据挖掘在成绩分析中的应用研究

将数据挖掘中的决策树算法和关联规则算法应用于成绩分析中，对两种算法得出的挖掘结果进行对比分析，得出两种算法各自的优势与不足，发现两种算法可以互补，将两种算法相结合应用于成绩分析中，可以得出比使用单一算法更全面的分析结果。     

数据挖掘技术分析及其应用评价

本文主要讨论了数据挖掘方法的研究发展,简要地介绍了数据挖掘的定义、功能、方法等,详细的介绍了一些常用的数据挖掘技术,包括概念,应用范围,选择划分的标准等,并对各种技术的性能进行了评价。     

数据挖掘技术分析及其应用评价

本文主要讨论了数据挖掘方法的研究发展,简要地介绍了数据挖掘的定义、功能、方法等,详细的介绍了一些常用的数据挖掘技术,包括概念,应用范围,选择划分的标准等,并对各种技术的性能进行了评价.     

数据挖掘技术在教学中的应用

在对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和常用方法等知识进行简单介绍的基础上,就如何在日常的教学中应用数据挖掘,从中得到教学上需要的信息等内容进行了探讨,从而为我们的教育事业添砖加瓦。     

浅谈数据挖掘技术在大学生心理问题中的应用

本文首先分析了数据挖掘在心理问题中应用的必要性,讲述了数据挖掘的任务,详细介绍了关联规则,决策树以及Apriori算法,最后提出了数据挖掘在心理问题分析中应用的思路。     

数据挖掘及其在远程教学中的应用

随着网络技术的不断发展,基于网络的远程教学系统的研究与使用越来越受到重视,数据挖掘、人工智能等技术在远程教学系统中的应用也越来越广泛,越来越深入。关联规则、统计分析、分类等数据挖据技术在教学系统中的应用能够提高系统的智能性,更好地改进远程教育的服务,从而帮助学生提高学习效率。     

数据挖掘技术在高校课堂教学评价中的应用

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用,而在教育领域应用较少。数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性。文中从滁州学院教师档案数据库提取相关教师的记录,并结合课堂教学质量评估中的实际数据,利用改进的Apriori算法找出教师本身的素质与学生评价结果之间的内在关系。     

基于数据挖掘的教学评价方法

将数据挖掘运用于教学评价之中,可以提高教学评价技术水平,提高教学评价的科学性、客观性和公正性,使之更好地为教学服务。     

基于数据挖掘的复杂装备维修辅助决策研究

文章通过某装备维修信息框架分析,维修数据预处理,然后以维修记录为例,挖掘出了维修件之间关联规则,并采用决策树分类方法对维修件进行了分类,这些规则和分类结果可以为维修计划制定、器材采购、视情维修等方面提供决策依据。     

面向数据挖掘的背景知识表示技术研究

数据挖掘是一项高级的智能活动,数据挖掘的过程离不开背景知识。该文从数据挖掘角度出发,在详细分析了背景知识在数据挖掘中意义和作用的基础上,狭义地给出了背景知识的定义,并提出了基于一阶谓词逻辑的背景知识技术。最后,以关联规则挖掘和决策树构造为例,说明了背景知识可有效地提高数据挖掘的效率,改善数据挖掘的质量。     

数据挖掘在教学业绩考核中的应用研究

数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部潜在联系的技术,关联规则是数据挖掘中最活跃的研究方法之一。高校教学管理者从诸多方面对教师教学业绩进行考核,该文针对某高校教师教学业绩考核数据集,采用关联规则中的Apriori算法,挖出数据集中某些数据项之间的关联规则,通过对关联规则的分析找出它们之间隐藏的信息,为高校教学管理者提供决策支持,同时指导教师的教学。     

数据挖掘在高中生综合素质评价中的应用

自普通高中学生综合素质评价工作开展以来,在高等院校选拔人才时起到了辅助作用。文中引入数据挖掘技术,使其与综合素质评价工作有机地结合起来,符合时代潮流的发展趋势,具有一定的研究价值。文中把改进的基于0-1矩阵向量内积法运用到普通高中学生综合素质评价工作中,这种方法与经典Apriori算法相比,由于只需要对事物数据库进行一次扫描,所以效率比经典Apriori算法提高很多。实验结果证明用这种算法来处理学生综合素质评价数据较为合理。     

基于数据挖掘的日负荷曲线预测与修正

分析了传统负荷预测方法的缺点,提出了一种基于数据挖掘技术的负荷预测方法.利用决策树算法进行负荷预测,根据预测结果找出负荷不正常点.依靠关联规则算法,对不正常负荷进行修正,从而使预测结果更加精确.     

遗传算法在决策支持系统和数据挖掘中的应用

决策支持系统和数据挖掘技术的应用已深入到企业管理、金融、办公及日常生活等各个领域。使用原先决策支持系统中的传统方法已远远不能满足决策者的需要,从而出现许多新技术新方法来辅助和完善决策支持过程。文中在介绍遗传算法的基础上,提出了一种将遗传算法与决策支持系统相结合的观点,阐述了基于遗传算法的决策支持系统的模型设计,且深入讨论了遗传进化技术在数据挖掘中的应用。