Программа для оценки успеваемости студентов на основе нечеткой кластеризации
Алгоритмы предобработки данных. Методы, модели кластеризации и ее метрики. Постановка задачи оценки выбора методов успеваемости студентов. Сравнение регрессионных алгоритмов. Интерфейс программного продукта. Обоснование выбора среды программирования.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Программирование |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Канаев Павел Дмитриевич |
| Дата добавления | 01.09.2018 |
| Размер файла | 4,1 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
- Разработка системы учета успеваемости студентов на основе рейтинговой системы - подсистема "Кафедра"
Проектировка и создание системы, направленной на упразднение трудной и рутинной работы преподавателей, за счет централизованного хранения данных об успеваемости студентов и удобного доступа к ним. Средства реализации и тестирование программного средства.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 28.08.2012 Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.
дипломная работа [3,1 M], добавлен 21.03.2011Методика разработки объектно-ориентированной модели информационной подсистемы необходимой для учета успеваемости студентов факультета, которая спроектирована с помощью программного продукта Rational Rose 2003 и унифицированного языка моделирования UML.
курсовая работа [183,9 K], добавлен 25.06.2011Требования к пользовательским интерфейсам, к аппаратным, программным и коммуникационным интерфейсам, к пользователям продукта. Проектирование структуры приложения для самоконтроля успеваемости студентов. Программные средства эксплуатации приложения.
курсовая работа [561,9 K], добавлен 28.08.2019Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012Комбинированный тип данных для хранения входных данных о студентах и информация, содержащаяся в полях. Пример структуры входных и выходных данных. Алгоритм работы и программный код программы по успеваемости студентов, описание используемых функций.
курсовая работа [135,9 K], добавлен 28.12.2012База данных по всем занимающимся студентам, электронный журнал посещаемости и успеваемости, средства подсчета статистики и подготовки документов. Ввод из журнала оценок и посещаемости студентов, составление ведомостей. Формирование табеля успеваемости.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 11.05.2012Решение задачи средствами прикладных программ. Разработка алгоритмов и структур данных. Реализация задачи определения статистических данных по успеваемости на факультете на языке программирования C#. Программа перевода чисел в различные системы счисления.
курсовая работа [519,9 K], добавлен 03.01.2015Методы проектирования информационных систем. Обоснование выбора способа соединения с БД. Приёмы работы с СУБД Access и языком SQL. Логическая и физическая модели базы данных. Формы просмотра, редактирования и ввода данных. Алгоритм работы приложения.
курсовая работа [4,6 M], добавлен 24.06.2015
