基于数据挖掘的网络学习系统研究与设计

尽管我国网络教育的取得很大进展,现有的网络学习系统还无法对潜在的大量聚集的信息进行有效发现和合理利用,造成了资源的极大浪费。为此,本文将数据挖掘及相关技术引入网络学习系统的研究中,介绍了数据挖掘的概念、数据挖掘的过程,提出了基于数据挖掘技术的网络学习系统的建设理念、模型和具体的应用建议。     

基于ASP网络考试系统的设计与实现

文章基于SP的网络考试系统的开发实现方案，从系统设计思想，功能模块以及实现的几项关键技术等方面加以阐述，并提出了网络考试系统需要进一步研究的问题．     

基于ASP的网络考试系统的设计与实现

介绍了一种基于ASP技术的线上考试系统，该系统实现了Internet上网络考试环境的设置、考试、管理，并针对网络考试中安全性问题进行了设计，最后，给出了一种试题库的设计思想和抽取试卷的方法及部分源代码。     

基于J2EE的网络考试系统的设计与实现

网络考试系统对减轻教师的工作负担、提高教师的工作效率、提高考试的质量都有很重要的意义,本文讨论了该考试系统的功能、数据库的设计,以及在J2EE平台上开发Browser/Web模式的考试系统的技术和方法.     

基于数据挖掘技术的教学内容双向评价系统的设计与实现

本文介绍了基于数据挖掘技术的教学内容双向评价系统的设计以及如何实现,通过数据挖掘技术使教学过程中存在的一些问题得以妥善、快速、精确的解决,使得我们的工作达到事半功倍的效果。     

基于数据挖掘的网络病毒预警系统

分析了网络病毒的特点，针对其破坏机理，提出建立网络病毒预警系统的必要性及其理论依据，并详细设计出了系统模型．     

基于SOA的校园网络考试系统分析与设计

针对校园网络考试系统建设过程中,出现的数字校园"信息孤岛"问题,提出了一套基于SOA/WebService的数据集成解决方案.采用SOA架构的校园网络考试系统,为整个校园教学业务流程的变更提供了很好的灵活性.同时也为学校各项管理任务和决策提供强有力的数据支持.基于SOA理念设计的数据集成服务平台,具有复用性高、扩充性好等优点.     

基于粗糙集的数据挖掘

粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具 ,近几年来在机器学习、知识发现、算法研究、工程应用、决策支持系统以及模式识别等应用中取得了较好的成果 .阐述了粗糙集理论的基本思想 ,介绍了人工智能中数据挖掘的一般过程及其方法     

网络环境下智能考试系统关键问题研究

网上考试系统是当前研究的热点,如何能在网上高效、快捷生成高质量的试卷,是许多教育者研究的课题。本文分析了在考试过程一些重要环节的关键问题,包括考生如何和计算机绑定;上机考试和交卷及监考控制;自动评分等问题,并给出了具体的解决方法。     

基于Web技术的网络考试系统设计研究

现代远程教育已在电大系统走过近6年的时间,既然是基于互联网上的教育．那考试也应是倾向于基于互联网．本文主要从技术上探讨了机考的一些技术要点及难点．本文讲述了基于Web技术的网络考试系统的设计与实现,描述了网络考试系统的组成与结构,阐述了系统的设计方案、实现方法以及所采用的开发工具和相关技术,还重点剖析了部分环节的程序设计．在具有一套完善的教学平台基础上,我们开始着手于基于计算机的无纸化机考．     

基于Web的数据挖掘技术与应用研究

如何从各类数据仓库海量的数据中发现有用的知识是一个迫切需要研究的课题.因此,数据挖掘应运而生,成为一个全新的研究领域.而随着目前WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现,也使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段;综述了Web挖掘的主要技术及其实际应用.     

教学评价信息数据挖掘中数据的转化和分析研究

数据挖掘就是从大量数据中,抽取隐含的,但又是潜在有用的关联信息和知识发现过程。其中关联规则(Association Rules)的挖掘是一个重要的问题,是大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。介绍了关联规则的概念,并将数据挖掘中的关联规则挖掘应用到教学评价中,从而得到一些对提高教学质量或水平的有用知识。     

基于模糊神经网络的高光谱数据挖掘方法

分析了高光谱影像的数据特性，应用模糊聚类方法构造模糊神经网络，并将其结合进数据挖掘，对高光谱数据进行数据处理。     

基于图像数据挖掘的软件系统研究

在数字化时代,要求对大量的图像数据进行分析以获得知识．本文针对图像数据挖掘技术,介绍了图像的挖掘过程、挖掘技术等问题,在此基础上详细讨论了对图像数据挖掘软件原型系统的研究．     

数据挖掘与智能化信息处理研究

数据挖掘(Data Mining)是智能化信息处理中一个很有价值的课题，它融合了数据库、人工智能、机器学习和统计学等多个领域的理论和技术。本文介绍数据挖掘系统的体系结构、数据挖掘的任务、方法及应用，讨论了数据挖掘研究的发展趋势。     

网络信息计量的数据挖掘技术研究

网络信息计量的数据挖掘技术研究是运用数据挖掘技术方法发现网络信息计量中的数据特征模式,利用现代可视化软件工具,开发网络信息计量中的数据特征模式的可视化系统,满足网络信息分析人员使用更复杂、更为强大的数据挖掘技术分析、处理数据的要求,为网络信息计量学理论研究及其方法和技术的丰富与发展开拓新的方向,为网络信息计量学规律应用于数据挖掘领域提供平台.     

基于数据挖掘技术的网页个性化推荐系统分析

介绍了＂网络迷航＂现象及WEB数据挖掘技术,讨论了网站用户浏览行为及获得用户浏览行为模式的方法,构建了模拟网页个性化推荐系统,使网站的页面设计更具个性化,节省搜索网页的时间.     

一种基于数据挖掘的Snort系统的设计与应用

为了提高入侵的检测效率,提出了一种基于数据挖掘的改进的Snort系统.该系统充分利用数据挖掘的入侵检测优点,采用改进的Apriori算法,在Snort原系统基础上增加一个数据异常检测模块,改进了Snort存在的缺点,提高了检测率.通过模拟实验验证和实际网络环境应用分析,得出该系统比原Snort系统具有更高的检测性能,能...