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数据挖掘在军队干部能力素质培训系统中的应用研究

作　者: 赵旺明
导　师: 郭剑毅；柳虔林
学　校: 昆明理工大学
专　业: 智能系统
关键词: 数据挖掘 决策树算法 模糊决策树 军队干部能力素质培训系统 培训资源 培训模式
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要


数据挖掘作为—种高效、深层次的数据分析处理技术,其目的在于从大量的数据中提取出隐含在其中的潜在信息,这些信息将为人们进行各种决策分析提供有力依据。如何利用数据挖掘技术对现有的大量数据进行分析处理,具有重要的实际应用价值。本文以实现军队干部能力素质培训系统中培训资源和培训模式选择的优化为目标。首先提出了问题:即现阶段军队干部能力素质培训资源与培训模式的现状、存在问题和不足。然后搭建了军队干部能力素质培训系统,阐述了系统的主要结构和功能实现方法。进而结合数据挖掘的应用现状和理论基础,重点分析了分类、聚类算法的理论、方法和实现技术,在培训资源与培训模式方面提出了改进方案。最后利用聚类与分类算法对培训资源与培训模式进行优化并对所搜集的现有培训资源与培训模式进行了聚类和分类挖掘,分析了已有数据的规律,期望对未知类别的数据进行预测。本文主要研究工作如下:1、初步搭建了军队干部能力素质培训系统,并对其主要功能和实现方法进行了阐述。2、对数据挖掘中的决策树分类算法,进行了系统的总结,对经典的决策树算法进行了比较;同时针对经典决策树存在的缺陷,引入模糊决策树算法,深入研究了模糊决策树算法的实现策略,在此基础上提出了—种新的模糊决策树算法——模糊基尼系数法;对聚类算法中的经典K均值法进行描述,针对其算法的不足之处,提出了一种改进的K均值算法,比较证明了改进后的K均值算法优于经典K均值算法。3、基于本文所阐述的决策树算法和聚类算法,设计了—个关于军队干部能力素质培训资源与培训模式的优化选择方案,对培训资源与培训模式进行分析与预测。本文针对上述研究内容,进行了大量的实验研究和论证。结果表明,本文的理论、方法与技术基本正确有效,所涉及的军队干部能力素质系统暗训资源与培训模式优化方案对实际培训可提供一定的指导作用,具有良好的实际应用前景。

全文目录


中文摘要  3-4
Abstract  4-11
第一章 绪论  11-15
  1.1 课题研究背景  11
  1.2 国内外相关职业培训现状  11-14
    1.2.1 国外职业培训现状  12
    1.2.2 国内职业培训现状  12-13
    1.2.3 部队干部能力素质培训现状  13-14
  1.3 本文的主要工作  14-15
第二章 军队干部能力素质培训系统结构功能设计  15-19
  2.1 系统目标和功能实现  15
  2.2 系统构成  15-17
    2.2.1 信息查询子系统  15-16
    2.2.2 培训信息更新子系统  16-17
    2.2.3 网上考试子系统  17
    2.2.4 网上留言子系统  17
    2.2.5 考核结果分析子系统  17
  2.3 小结  17-19
第三章 数据挖掘及其分类和聚类算法的应用研究  19-50
  3.1 数据挖掘综述  19-24
    3.1.1 数据挖掘的概念  19
    3.1.2 数据挖掘的对象  19-20
    3.1.3 数据挖掘的常用技术  20-21
    3.1.4 数据挖掘的方法  21-23
    3.1.5 数据挖掘的功能与应用  23-24
    3.1.6 数据挖掘的难点  24
  3.2 数据挖掘中的决策树算法  24-33
    3.2.1 决策树的概念  24-25
    3.2.2 决策树的算法描述  25-27
    3.2.3 决策树的技术难点  27
    3.2.4 经典决策树的算法比较  27-32
    3.2.5 决策树算法的优缺点  32-33
  3.3 模糊决策树算法  33-41
    3.3.1 模糊决策树算法分析  33-38
    3.3.2 决策树与模糊决策树的比较  38-39
    3.3.3 基于基尼系数的模糊决策树算法  39-41
  3.4 数据挖掘中的聚类算法  41-49
    3.4.1 聚类  41-44
    3.4.2 聚类的缺陷及评价标准  44-45
    3.4.3 K均值算法  45-49
  3.5 小结  49-50
第四章 数据挖掘在军队干部能力素质培训系统中的设计实现  50-64
  4.1 数据库的设计  50-53
  4.2 数据挖掘在培训资源调查与模式研究中的应用  53-62
    4.2.1 样本数据的预处理  53-56
    4.2.2 聚类算法在教员资源系统中的实现  56-58
    4.2.3 决策树在考核结果中的实现  58-62
  4.3 结论  62-64
第五章 结论与展望  64-66
  5.1 研究结论  64-65
  5.2 下步工作打算  65-66
致谢  66-67
参考文献  67-71
硕士期间发表的论文及参与科研项目  71

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 软件工程 > 软件开发
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