高校艺术教育的教学数据分析和管理模型

• 作者: 廖志恒 曾俊蓉 钟萍
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 教育
• 关键词: K-means算法 遗传算法 种群多样性 惩罚函数
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 教育、科学
• 页码范围: 231-234
• 页数: 4页
• 分类号: G40-051
• 字数: 3416字
• 语种: 中文

摘要

针对标准K-means算法在对教学数据分析时还存在效果不好等问题，本文提出一种基于种群优化遗传算法优化K-means聚类的高校艺术教学数据分析模型，首先为了保证遗传算法的种群多样性，然后利用小生境方法限制种群个体的繁衍，以达到种族多样化的优化，接着定义了染色体的惩罚函数，根据染色体对数据的聚类结果来动态调节染色体的适合度，防止染色体早熟现象的出现，最后构建高校艺术教学数据分析模型。仿真试验结果表明，基于种群优化遗传算法优化K-means聚类的高校艺术教学数据分析模型相比较标准K-means算法具有更好的分析效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖志恒		11	19	2.0	4.0
2	曾俊蓉		26	19	3.0	3.0
3	钟萍		15	7	1.0	2.0