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
Вид дипломная работа
Язык русский
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

  • 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 10.07.2017

  • Сущность 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 21.03.2011

  • Методика 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 25.06.2011

  • Требования 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 28.08.2019

  • Анализ 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 22.10.2012

  • Комбинированный 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 28.12.2012

  • База 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 11.05.2012

  • Решение 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 03.01.2015

  • Методы 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

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.