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| 基于改进粒子群优化的K-means算法在学生状态分析系统中的应用 | |
| 作者姓名： | 陆维 |
| 作者单位： | 上海应用技术学院计算机科学与信息工程学院,上海,201400 |
| 摘 要： | 研究学生状态分析系统,旨在收集学生的综合数据,并对这些数据进行分析给出学生的状态,为老师和学生提供一个交流平台.使用基于改进粒子群优化的K-means算法来分析学生的数据,可以提高K-means聚类算法的全局搜索能力,缓解粒子群优化算法的早熟收敛现象.与基于标准粒子群优化的k-means算法和基于遗传算法的k-means算法的收敛结果相比,本文研究的算法有更好的搜索能力.将系统得到的学生评估结果与人工评价得到的相比,从系统获得的评价更全面、更客观.系统还可以提供视觉信息.最重要的是系统还能帮助老师更好地了解学生,及时引导学生,提高管理学生的效率. |
| 关 键 词： | 学生管理 学生状态评估 早熟收敛 改进粒子群算法 K-means算法 |
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