基于杂交聚类算法的学生状态分析系统研究

• 作者: 刘云翔 吴雁林 林振骏 肖立中 胡婷
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 学生管理 学生状态评估 粒子群优化算法 K-均值算法
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 2168-2171
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.06.044

摘要

针对高校学生人数增多、学生信息量增大,原有的学生管理和评估模式已经不能满足需求的问题,研究了学生状态分析系统,实现了学生综合数据的采集,为辅导员与学生提供了交互的平台；针对K-均值聚类算法在全局优化中的不足,研究了基于粒子群的K-均值聚类算法对学生综合数据进行分析.通过与K-均值聚类算法、基于遗传算法的K-均值聚类算法和人工评估的结果比较可以看出,本系统对学生的状态评估更加全面和客观；同时系统提供了便于查询的视图信息反馈,帮助辅导员及时发现问题、提高工作效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘云翔	上海应用技术学院计算机科学与信息工程学院	63	200	7.0	9.0
2	肖立中	上海应用技术学院计算机科学与信息工程学院	15	140	5.0	11.0
3	胡婷	上海应用技术学院电气电子与工程学院	9	5	1.0	2.0
4	林振骏	上海应用技术学院计算机科学与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
5	吴雁林	上海应用技术学院计算机科学与信息工程学院	2	4	1.0	2.0