【正文】 此為基礎(chǔ)，采用結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，在系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)圖的基礎(chǔ)上，對(duì)各功能模塊和數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì)，為系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。聚類分析模塊是主要的處理模塊，主要是從數(shù)據(jù)庫(kù)提取學(xué)生的成績(jī)，根據(jù)后臺(tái)已經(jīng)編輯好的聚類分析算法進(jìn)行聚類分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生成績(jī)的處理。3. 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì). 系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)教師錄入學(xué)生的成績(jī)，并且可以查看學(xué)生的成績(jī)，也可查看某次考試的班級(jí)的學(xué)生成績(jī)，并對(duì)其中的一部分學(xué)生的成績(jī)進(jìn)行分析，從而得到學(xué)生成績(jī)的分布，學(xué)生對(duì)知識(shí)的掌握情況。這樣，對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)的聚類分析就轉(zhuǎn)化為對(duì)較小規(guī)模的取樣數(shù)據(jù)庫(kù)的聚類分析。確定取樣率很重要。取樣算法：這種算法只需掃描一遍被取樣數(shù)據(jù)庫(kù)，而且使用恒定的內(nèi)存空間，便可以從N個(gè)記錄中隨機(jī)取出n個(gè)取樣記錄。距離是經(jīng)常采用的度量方式。在生物學(xué)中，聚類可以輔助動(dòng)、植物分類方面的研究，以及通過(guò)對(duì)基因數(shù)據(jù)的聚類，找出功能相似的基因；在地理信息系統(tǒng)中，聚類可以找出具有相似用途的區(qū)域，輔助石油開(kāi)采；在商業(yè)上，聚類可以幫助市場(chǎng)分析人員對(duì)消費(fèi)者的消費(fèi)記錄進(jìn)行分析，從而概括出每一類消費(fèi)者的消費(fèi)模式，實(shí)現(xiàn)消費(fèi)群體的劃分。. 聚類分析聚類分析源于許多研究領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)、模式識(shí)別等。面向?qū)ο蟮母拍詈蛻?yīng)用已超越了程序設(shè)計(jì)和軟件開(kāi)發(fā)，擴(kuò)展到很寬的范圍。在Java平臺(tái)，簡(jiǎn)單地移動(dòng)平級(jí)文件，項(xiàng)目就可以展開(kāi)為產(chǎn)品目錄。Java平臺(tái)只支持Java語(yǔ)言。微軟又開(kāi)發(fā)了一個(gè)新平臺(tái)，這已嚇倒那些本來(lái)對(duì)微軟平臺(tái)統(tǒng)治憂心忡忡的人了。這樣命名，是因?yàn)槌薈LS構(gòu)架是平臺(tái)獨(dú)立的，C將用到的和所有遵從CLS的數(shù)據(jù)庫(kù)也是平臺(tái)獨(dú)立的。，它并不是只能在Windows上使用。Visual 2005還提供了許多新特性，這些新特性能夠幫助不同類型的開(kāi)發(fā)人員，快速創(chuàng)建各類應(yīng)用程序。相反地，每當(dāng)應(yīng)用程序載入或JIT編譯程序需要編譯它時(shí)，IL就會(huì)被轉(zhuǎn)換成本地代碼。你想放入C的任何東西（無(wú)論何種語(yǔ)言）。微軟將使它的下一代工具軟件、操作系統(tǒng)和應(yīng)用支持XML技術(shù)。由C和C++發(fā)展而來(lái)。. C簡(jiǎn)介C是一種簡(jiǎn)單、現(xiàn)代、面向?qū)ο蠛皖愋桶踩目缙脚_(tái)編程語(yǔ)言，它將作為Visual Studio中的一部分推出。這兩種辦法都存在問(wèn)題，第一種辦法產(chǎn)生的問(wèn)題是不同的瀏覽器以不同的方式執(zhí)行客戶端腳本語(yǔ)言，我們很難編寫在多種瀏覽器上都能良好運(yùn)行的復(fù)雜的Web頁(yè)面。 Web開(kāi)發(fā)技術(shù)為程序員提供了一種非常好的開(kāi)發(fā)模式，即Code Behind技術(shù)，它通過(guò)Web控件將程序代碼與頁(yè)面內(nèi)容成功分離，開(kāi)發(fā)和維護(hù)的效率也得到了很大的提高。這種中間語(yǔ)言具有平臺(tái)無(wú)關(guān)性，而且。通常情況下，解釋型的腳本語(yǔ)言在性能上抵不上編譯型的語(yǔ)言。第一，不支持強(qiáng)數(shù)據(jù)類型。取得了飛速發(fā)展。將來(lái)多處理器運(yùn)行時(shí)不需要任何改變都能提高他們的效能，但現(xiàn)在的ASP確做不到這一點(diǎn)。2. 軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境介紹. 是一種建立在通用語(yǔ)言上的程序構(gòu)架，能被用于一臺(tái)Web服務(wù)器來(lái)建立強(qiáng)大的Web應(yīng)用程序。新系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)在很大程度上完善，對(duì)學(xué)習(xí)的分析基本上做到全面，一定程度上提高了教學(xué)管理的效率，減輕了工作人員的壓力。因此平時(shí)交流不方便，導(dǎo)致學(xué)生成績(jī)的管理和針對(duì)學(xué)生成績(jī)的分析和研究做的并不是很到位。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)可以完成各種不同的需求，學(xué)生也可以上網(wǎng)查閱資料，進(jìn)行學(xué)習(xí)，達(dá)到擴(kuò)展知識(shí)面的目的。本課題是基于聚類分析的學(xué)生成績(jī)知識(shí)點(diǎn)預(yù)測(cè)模型的研究與實(shí)現(xiàn)，它將用于教學(xué)管理的工作中，以實(shí)現(xiàn)教學(xué)管理方面的規(guī)范化和數(shù)字化管理，本系統(tǒng)將主要根據(jù)現(xiàn)當(dāng)代學(xué)生教育的現(xiàn)狀，設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生成績(jī)的管理和分析，促使教學(xué)管理的計(jì)算機(jī)化和自動(dòng)化。本課題主要分為共分為了4個(gè)子模塊，分別是學(xué)生成績(jī)的錄入模塊、學(xué)生信息查詢模塊、學(xué)生成績(jī)查詢模塊、成績(jī)分析和展示模塊?，F(xiàn)代社會(huì)是一個(gè)創(chuàng)新的時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展起到了很大的作用。目前的一些教學(xué)管理軟件主要是已經(jīng)不再滿足現(xiàn)當(dāng)代教育教學(xué)的需要，主要由于使用的應(yīng)用軟件比較落后，或采用原始的手工記錄的方式管理，管理人員的工作量相當(dāng)大，管理的難度高，因此學(xué)生的信息和學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)等的管理都比較混亂，而且由于學(xué)生之間也存在著很大的差異，有很多的特殊情況在其中。. 課題研究目的為了提高教學(xué)管理的工作效率，減輕管理人員的負(fù)擔(dān)，在系統(tǒng)調(diào)查及分析階段能夠得到管理人員的支持，能夠適時(shí)掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，并對(duì)其進(jìn)行聚類分析，將學(xué)生劃分到不同的范圍中，以便給教師調(diào)整教學(xué)重點(diǎn)和進(jìn)度提供依據(jù)，因此設(shè)計(jì)了本課題。用聚類的思想分析學(xué)生的成績(jī)，查看學(xué)生成績(jī)所處的位置，計(jì)時(shí)的給學(xué)生以反饋和鼓勵(lì)，也可以幫助老師整體上把握班級(jí)的情況。，它在多處理器的環(huán)境下用特殊的無(wú)縫連接技術(shù)，將很大的提高運(yùn)行速度。 2000 Server/Advanced Server的完美組合，為中小型乃至企業(yè)級(jí)的web商業(yè)模型提供了一個(gè)更為穩(wěn)定，高效，安全的運(yùn)行環(huán)境。1. 支持編譯型語(yǔ)言目前流行的幾種腳本語(yǔ)言比如VBScript、JavaScript和ASP等都有兩個(gè)主要的缺點(diǎn)。第二，腳本語(yǔ)言是解釋型的。程序員通過(guò)C語(yǔ)言， Web程序。這種多語(yǔ)言混合的Web開(kāi)發(fā)模式通行已久，但是它的代碼可讀性很差，程序代碼同頁(yè)面內(nèi)容混合在一起，程序員要在多種語(yǔ)言的思維上頻繁切換，如果程序很復(fù)雜的話，這種開(kāi)發(fā)模式非常不利于程序的開(kāi)發(fā)，而且日后的維護(hù)也將成為大問(wèn)題。一種是在客戶端的腳本語(yǔ)言中響應(yīng)用戶對(duì)這些控件的輸入，另一種是把該頁(yè)面提交給服務(wù)器。在提交頁(yè)面時(shí)，這些信息就會(huì)傳送回服務(wù)器，控件將自動(dòng)處理這些信息，改變HTML，顯示控件。它不僅能用于WEB服務(wù)程序的開(kāi)發(fā)，并且還能開(kāi)發(fā)強(qiáng)大的系統(tǒng)級(jí)程序。C包含使XML編程更為輕松的技術(shù)。那些困繞Java SDK, MFC 和SET的數(shù)據(jù)庫(kù)已成為過(guò)去。：“C編譯程序產(chǎn)生的是‘微軟中間語(yǔ)言’（MSIL）……但虛擬機(jī)或其他類似的技術(shù)則不能用于解釋這種中間語(yǔ)言（IL）。. 2005簡(jiǎn)介Visual 2005是Visual 2003的升級(jí)版本，它提供了更好的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，Visual 2005默認(rèn)支持多種編程語(yǔ)言，例如，C、Visual C++、Visual 、Visual J和Visual Jscript等。這主要是由于Visual ，同時(shí)，該系列工具提供了很多提高開(kāi)發(fā)效率的功能。這表明這種結(jié)構(gòu)本身能夠Macintosh, UNIX. BeOX展開(kāi)。 當(dāng)Visual Studio. NET推出時(shí)，開(kāi)發(fā)團(tuán)體肯定會(huì)有不同的反應(yīng)。CLS在運(yùn)行時(shí)刻本機(jī)編譯。MSIL，C也是如此。. 設(shè)計(jì)思想本系統(tǒng)采用C語(yǔ)言，利用面向?qū)ο蟮乃枷搿，F(xiàn)實(shí)世界中的對(duì)象均有屬性和行為，映射到計(jì)算機(jī)程序上，屬性則表示對(duì)象的數(shù)據(jù)，行為表示對(duì)象的方法。聚類的用途非常廣泛。相異度是根據(jù)描述對(duì)象的屬性值來(lái)計(jì)算的。基于kmeans（k平均值），kmedoids（k中心點(diǎn)）和其他一些方法的聚類分析工具已經(jīng)被加入到許多統(tǒng)計(jì)分析軟件包或系統(tǒng)中，例如SPlus，SPSS，以及SAS?？梢宰C明該算法能夠得到均勻的取樣結(jié)果。在對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行聚類分析時(shí)，數(shù)據(jù)取樣是一種常用的提高聚類效率的方法，即對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)取樣，然后對(duì)取樣數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行聚類分析，而對(duì)未被取樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類標(biāo)注。與以前的基于取樣的聚類算法相比。教師選擇相應(yīng)的試卷、學(xué)生的學(xué)號(hào)、班級(jí)，逐條錄入。利用先進(jìn)的技術(shù)、模塊化的軟件結(jié)構(gòu)，勾畫(huà)出了系統(tǒng)的邏輯模型。基于聚類分析的學(xué)生成績(jī)預(yù)測(cè)模型的研究與實(shí)現(xiàn)主要完成以下功能：l 學(xué)生成績(jī)的查詢和錄入l 學(xué)生成績(jī)的查詢l 聚類分析算法。這兩中查詢，一定程度上實(shí)現(xiàn)了學(xué)生成績(jī)的具體查詢和對(duì)某次考試成績(jī)的整體查詢。相似度的計(jì)算根據(jù)一個(gè)簇中對(duì)象的平均值來(lái)進(jìn)行。這個(gè)過(guò)程不斷重復(fù)，知道準(zhǔn)則函數(shù)收斂。系統(tǒng)功能圖：圖32 基于聚類分析的學(xué)生成績(jī)知識(shí)點(diǎn)預(yù)測(cè)模型的研究與實(shí)現(xiàn)的模塊圖. 詳細(xì)功能設(shè)計(jì)基于聚類分析的學(xué)生成績(jī)知識(shí)點(diǎn)預(yù)測(cè)模型的研究與實(shí)現(xiàn)主要包括以下功能：學(xué)生成績(jī)的錄入、按學(xué)號(hào)查詢學(xué)生信息、按班級(jí)查詢學(xué)生信息、學(xué)生成績(jī)查詢、試卷成績(jī)查詢及成績(jī)展示、聚類分析處理等方面的功能。數(shù)據(jù)庫(kù)中的相應(yīng)的數(shù)據(jù)表中記錄著每次學(xué)生的考試情況。在錄入的過(guò)程中，客戶端更新程序的描述。學(xué)生的信息是從小學(xué)校的學(xué)生中隨機(jī)的獲取的一部分?jǐn)?shù)據(jù)樣本，主要是針對(duì)小學(xué)一年級(jí)和二年級(jí)的學(xué)生，將部分的樣本進(jìn)行入庫(kù)的處理。l 按班級(jí)查詢學(xué)生的信息選擇班級(jí)，查詢本班級(jí)中的學(xué)生的基本信息。l 通過(guò)學(xué)號(hào)和第幾次測(cè)試查詢學(xué)生成績(jī)其中通過(guò)學(xué)號(hào)和第幾次測(cè)試查詢學(xué)生的成績(jī)，主要實(shí)現(xiàn)了具體的某位學(xué)生的成績(jī)的查詢。這種查詢的方式有利于教師整體上把握學(xué)生的成績(jī)，尤其是某次測(cè)試的學(xué)生的考試成績(jī)一旦學(xué)生的成績(jī)錄入，即學(xué)生的成績(jī)?cè)趯W(xué)生數(shù)據(jù)庫(kù)中存在以后，就可以對(duì)學(xué)生的成績(jī)進(jìn)行必要的查詢，其中查詢的方式根據(jù)需要選擇。K_means算法，也被稱為K均值，是一種得到最廣泛使用的聚類算法，K平均算法以K為參數(shù)，把n個(gè)對(duì)象分為k個(gè)簇，以使簇內(nèi)具有較高的相似度，而簇間的相似度較低。然后重新計(jì)算每個(gè)簇的平均值。l 算法描述輸入：簇的數(shù)目k和包含n個(gè)對(duì)象的數(shù)據(jù)庫(kù)輸出：k個(gè)簇，使平方誤差準(zhǔn)則最?。?） Assign initial value for means。通常地，kn，且tn。（2） 缺點(diǎn)K平均算法只有在簇的平均值被定義的情況下才能使用。而且它對(duì)于“噪聲”和孤立點(diǎn)數(shù)據(jù)是敏感的，少量的該類數(shù)據(jù)能夠?qū)ζ骄诞a(chǎn)生極大的影響。K中心點(diǎn)算法的基本思路：首先為每個(gè)簇任意選擇一個(gè)代表對(duì)象；剩余的對(duì)象根據(jù)其與代表對(duì)象的距離分配給最近的一個(gè)簇；然后反復(fù)地用非代表對(duì)象代替代表對(duì)象，以改進(jìn)聚類的質(zhì)量。其中結(jié)果的表現(xiàn)通過(guò)第三方組件水晶報(bào)表展示，主要應(yīng)用了Push方式手動(dòng)的連接數(shù)據(jù)庫(kù)，并組裝DataSet，同時(shí)將它傳送至報(bào)表。4. 數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)學(xué)生成績(jī)錄入、學(xué)生信息管理、學(xué)生成查詢和針對(duì)學(xué)生成績(jī)的聚類分析通過(guò)內(nèi)置瀏覽器訪問(wèn)的形式來(lái)實(shí)現(xiàn)。l 數(shù)據(jù)表名字以英文命名，首字母大寫l 視圖定義為：view_視圖名。l 對(duì)應(yīng)的代碼長(zhǎng)度在程序中均要控制，如果不夠那么前面用字符0補(bǔ)齊。 . [學(xué)生信息]表:Stu_Information表42 學(xué)生信息表字段名類型(長(zhǎng)度)主鍵、外鍵默認(rèn)值說(shuō)明Stu_Nochar(10)Pk學(xué)生學(xué)號(hào)Stu_Namechar(10)學(xué)生姓名Stu_Classchar(10)所屬班級(jí)代號(hào)Stu_Birthdatatime(8)學(xué)生的出生年月日Stu_Ageint學(xué)生的年齡Stu_AddressV