【正文】 向量等，設(shè)想的模型是應(yīng)該支持修改權(quán)重和評(píng)語等級(jí)向量的。在原型系統(tǒng)中:評(píng)語分為優(yōu)秀、良好、中、較差、差五個(gè)等級(jí)，分別用Vk(k=1,2,3,4,5)表示，評(píng)語集為V={V1，V2，V3，V4，V5}，評(píng)語等級(jí)向量的初始值為D={ 100,75,50,25,0}。有了初始化的參數(shù)，接下來就是按照上圖的過程進(jìn)行評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的輸入，頻數(shù)的統(tǒng)計(jì)、隸屬度向量的計(jì)算、二級(jí)評(píng)價(jià)結(jié)果的計(jì)算、以及評(píng)價(jià)結(jié)果的計(jì)算、綜合得分的計(jì)算。然后改進(jìn)的功能包括因素得分的計(jì)算和二級(jí)得分的計(jì)算。 模糊綜合評(píng)判法在計(jì)算模型上己經(jīng)比較成熟，在算法實(shí)現(xiàn)上也己經(jīng)有了不少成功的實(shí)例。但在實(shí)用方面還是存在一些明顯的局限，如第一章中所分析的存在信息失真和信息丟失現(xiàn)象。，但是綜合評(píng)判法存在一個(gè)本質(zhì)弱點(diǎn)就是他的計(jì)算只依賴于學(xué)生對(duì)該名教師的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，與其他教師的評(píng)價(jià)情況無關(guān)，采用這一算法雖然簡單，但是無法解決譬如不同年級(jí)的學(xué)生在打分時(shí)有不同的心理，學(xué)生對(duì)基礎(chǔ)課和專業(yè)課的感受不同等客觀存在的問題。而且存在權(quán)重和評(píng)語等級(jí)向量是由人為設(shè)定等不足。從本質(zhì)上來說是因?yàn)檫@一算法還是一個(gè)先驗(yàn)算法，事先就將分類標(biāo)準(zhǔn)定好，然后來按照得分歸類。根據(jù)聚類的原理和實(shí)際應(yīng)用的情況，不難發(fā)現(xiàn)，如果在評(píng)價(jià)過程中使用聚類分析，那將是對(duì)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型的重大改進(jìn)。 在教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中如何來取得用于聚類的原始數(shù)據(jù)呢?通過分析研究，發(fā)現(xiàn)在模糊綜合評(píng)判法的基礎(chǔ)上，如果將每個(gè)教師視為一個(gè)觀測對(duì)象，將每個(gè)教師在各個(gè)因素上的得分eij作為行向量構(gòu)成一個(gè)得分矩陣，記為X，行數(shù)為需要觀測的教師數(shù)目，列數(shù)為因素集中因素的個(gè)數(shù)。以此作為建模數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊聚類就可以找到不同類型教師在不同坐標(biāo)方向上的群集特征，提供了一種新的評(píng)價(jià)視角。同時(shí)在一定程度上彌補(bǔ)了由于模糊綜合評(píng)判法中人為確定權(quán)重，評(píng)語等級(jí)向量等算法的值所帶來的一些問題。有了數(shù)據(jù)對(duì)象，那么到底選擇哪種聚類算法來作為模型的算法呢?通過第二章的研究，不難發(fā)現(xiàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)是一個(gè)模糊問題，而在算法選擇上又必須選擇比較成熟的算法，所以選用FCM算法為當(dāng)前模型的核心算法。將來會(huì)在此基礎(chǔ)上提供其它可選擇的算法，比如層次方法中的一些基于凝聚的算法也對(duì)教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)有著不錯(cuò)的效果，筆者曾經(jīng)在系統(tǒng)的初始版本中使用了一種最簡單的系統(tǒng)聚類的思想來實(shí)現(xiàn)聚類，效果很不錯(cuò)，得到的按照N維空間點(diǎn)的距離遠(yuǎn)近而形成的聚類譜系圖，該譜系圖表達(dá)了教師在教學(xué)質(zhì)量上的接近程度，如果選取闕值得當(dāng)，得到的聚類具有一定的參考價(jià)值。根據(jù)上述思路，構(gòu)建如下改進(jìn)圖的模型。圖中A4A7為聚類過程。X為上節(jié)所定義的得分矩陣，c和m為人為輸入的參數(shù)，c表示計(jì)劃劃分的類數(shù)，缺省值設(shè)為5 , m為平滑因子，初始值設(shè)為2。具體含義參第二章相關(guān)內(nèi)容。 圖32：基于聚類的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型 按前述原理，根據(jù)公式eij=R ijοDT計(jì)算某個(gè)教師在每個(gè)因素上的得分，按順序排列得到一個(gè)10維(因素集中因素的數(shù)目)的行向量，然后將每個(gè)教師在每個(gè)因素上的得分作為一個(gè)行向量構(gòu)成一個(gè)N(教師數(shù)目)行10列的得分矩陣，記為X。以此作為聚類分析的原始數(shù)據(jù)。 系統(tǒng)聚類算法的步驟為: ①將每個(gè)教師分別視為10維空間中的一點(diǎn)，并預(yù)設(shè)每個(gè)教師各自成為一類。 ②分別計(jì)算在10維空間(對(duì)應(yīng)10個(gè)評(píng)判因素)中點(diǎn)(類)與點(diǎn)(類)之間的距離，為方便計(jì)算，在計(jì)算中使用歐式距離。 ③將空間距離最小的兩點(diǎn)歸為一類，并將新類的坐標(biāo)值設(shè)為兩點(diǎn)的算術(shù)平均值，這種計(jì)算方法在聚類分析中稱為類平均法。 ④重復(fù)步驟2, 3，直至所有點(diǎn)歸為一類為止。 FCM算法比系統(tǒng)聚類算法要復(fù)雜一些，為了簡化計(jì)算，我們將m值固定，令其等于2, c為可以設(shè)置的參數(shù)。其實(shí)現(xiàn)步驟為: ①獲得參數(shù)c(1cN)，從N位教師中任意取c個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象作為c個(gè)原始劃分的質(zhì)心，令迭代次數(shù)t=0 。 ②對(duì)所有的i(1 ≤i≤c), k(1 ≤k≤n)，令m=2，更新U(t)到U(t+1),距離采用歐式距離。③根據(jù)U(t+1)更新第(t+ 1)次迭代的質(zhì)心V(t+1):④比較v（t）和v（t+1），若，則算法終止。否則令t=t+ 1，轉(zhuǎn)至步驟②。其中ε為事先設(shè)定的小正數(shù)。 在教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型的評(píng)價(jià)方法的改進(jìn)過程中，人們經(jīng)歷了一個(gè)由簡單到復(fù)雜，逐步解決問題的思路，每一種改進(jìn)解決一個(gè)方面的問題，從最初的簡單平均法，到后來的加權(quán)平均法，有些學(xué)校還采用過在簡單平均法計(jì)算評(píng)分的基礎(chǔ)上分班級(jí)分課程性質(zhì)來分別評(píng)比優(yōu)秀教師的做法，這類算法都屬于傳統(tǒng)的采用統(tǒng)計(jì)方法的評(píng)價(jià)模型。 隨著研究的深入，人們逐漸認(rèn)識(shí)到教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)是一個(gè)典型的模糊問題，必須要引入模糊集合理論才能有一個(gè)質(zhì)的改進(jìn)。模糊綜合評(píng)判法正是在這一思路下產(chǎn)生的，后來經(jīng)過實(shí)踐，人們提出了更實(shí)用的二級(jí)模糊綜合評(píng)判法，使用二級(jí)模糊綜合評(píng)判法比使用傳統(tǒng)的簡單平均法和加權(quán)平均法有了本質(zhì)的改進(jìn)，這在許多文獻(xiàn)中都有過專門的論證。比如王慶東就在“綜合評(píng)判法在教學(xué)質(zhì)量評(píng)估中的應(yīng)用”一文中做了實(shí)證的對(duì)比研究，得出二級(jí)模糊綜合評(píng)判法要比簡單平均法和加權(quán)平均法在教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中要有效、合理的結(jié)論。具體本文不再論述。但是模糊綜合評(píng)判法在評(píng)價(jià)過程中的信息丟失和信息失真問題一直困擾著人們，許多客觀的問題迫使人們尋求更合理有效的評(píng)價(jià)模型，使用聚類分析的模型與以前的模型相比，有一種思想層面的改進(jìn)，即從過去的先驗(yàn)劃分變成模式識(shí)別，從數(shù)據(jù)中挖掘更多更有效的信息，成而彌補(bǔ)模糊綜合評(píng)判法的不足。圖33：評(píng)價(jià)模型改進(jìn)過程示意圖：本章是對(duì)該論文核心內(nèi)容進(jìn)行了具體的設(shè)計(jì)和思路總結(jié)，并在必要的地方進(jìn)行圖解以便讀者更加容易的閱讀和理解。本章還介紹了二級(jí)模糊綜合評(píng)判法在教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中的意義和用法。此外，本章重點(diǎn)是對(duì)傳統(tǒng)的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型進(jìn)行了模型構(gòu)建和系統(tǒng)分析，并還對(duì)它進(jìn)行了一個(gè)簡單的改進(jìn)，以便其能更加完善地為人們所使用。第4章 模糊聚類算法實(shí)現(xiàn) 本章進(jìn)入了實(shí)踐環(huán)節(jié)，代碼實(shí)現(xiàn)該算法對(duì)我來說是一個(gè)挑戰(zhàn)。資料顯示，曾有先人用VC++語言來實(shí)現(xiàn)模糊聚類算法，并用環(huán)境質(zhì)量案例來測試這個(gè)算法。本次，我運(yùn)用的語言是當(dāng)今社會(huì)比較流行的計(jì)算機(jī)語言——Java語言來實(shí)現(xiàn)該算法的，并用一些小的實(shí)例來證實(shí)該模糊聚類算法的正確性。：Java是一種可以撰寫跨平臺(tái)應(yīng)用軟件的面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)語言，是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的Java程序設(shè)計(jì)語言和java平臺(tái)（即JavaSE, JavaEE, JavaME）的總稱。Java 技術(shù)具有卓越的通用性、高效性、平臺(tái)移植性和安全性，廣泛應(yīng)用于個(gè)人PC、數(shù)據(jù)中心、游戲控制臺(tái)、科學(xué)超級(jí)計(jì)算機(jī)、移動(dòng)電話和互聯(lián)網(wǎng)，同時(shí)擁有全球最大的開發(fā)者專業(yè)社群。在全球云計(jì)算和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)環(huán)境下，Java更具備了顯著優(yōu)勢和廣闊前景。：Java是由Sun Microsystems公司于 1995年5月推出的Java面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)語言（以下簡稱Java語言）和Java平臺(tái)的總稱。由James Gosling和同事們共同研發(fā)，并在1995年正式推出。用Java實(shí)現(xiàn)的HotJava瀏覽器（支持Java applet）顯示了Java的魅力：跨平臺(tái)，動(dòng)態(tài)的Web、Internet計(jì)算。從此，Java被廣泛接受并推動(dòng)了Web的迅速發(fā)展，常用的瀏覽器均支持Javaapplet。另一方面，Java技術(shù)也不斷更新。(2010年Oracle公司收購了SUN)：Java由四方面組成：Java編程語言、Java類文件格式、Java虛擬機(jī)和Java應(yīng)用程序接口(Java API)平臺(tái)。Java平臺(tái)由Java虛擬機(jī)（Java Virtual Machine，簡稱JVM）和Java 應(yīng)用編程接口（Application Programming Interface，簡稱API）構(gòu)成。Java應(yīng)用編程接口為Java應(yīng)用提供了一個(gè)獨(dú)立于操作系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)接口，可分為基本部分和擴(kuò)展部分。在硬件或操作系統(tǒng)平臺(tái)上安裝一個(gè)Java平臺(tái)之后，Java應(yīng)用程序就可運(yùn)行。Java平臺(tái)已經(jīng)嵌入了幾乎所有的操作系統(tǒng)。這樣Java程序可以只編譯一次，就可以在各種系統(tǒng)中運(yùn)行。：Java分為三個(gè)體系J2SE(Java2 Platform Standard Edition，java平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)版)，J2EE(Java 2 Platform,Enterprise Edition，java平臺(tái)企業(yè)版)，J2ME(Java 2 Platform Micro Edition，java平臺(tái)微型版)。與傳統(tǒng)程序不同，Sun 公司在推出 Java 之際就將其作為一種開放的技術(shù)。全球數(shù)以萬計(jì)的 Java 開發(fā)公司被要求所設(shè)計(jì)的 Java 軟件必須相互兼容?！癑ava 語言靠群體的力量而非公司的力量”是Sun公司的口號(hào)之一，并獲得了廣大軟件開發(fā)商的認(rèn)同。這與微軟公司所倡導(dǎo)的注重精英和封閉式的模式完全不同。Sun 公司對(duì) Java 編程語言的解釋是：Java 編程語言是個(gè)簡單、面向?qū)ο蟆⒎植际?、解釋性、健壯、安全與系統(tǒng)無關(guān)、可移植、高性能、多線程和動(dòng)態(tài)的語言。Java 平臺(tái)是基于 Java 語言的平臺(tái)。這樣的平臺(tái)非常流行。語言。：。Eclipse 是一個(gè)開放源代碼的、基于Java的可擴(kuò)展開發(fā)平臺(tái)。就其本身而言，它只是一個(gè)框架和一組服務(wù)，用于通過插件組件構(gòu)建開發(fā)環(huán)境。幸運(yùn)的是，Eclipse 附帶了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的插件集，包括Java開發(fā)工具（Java Development Kit，JDK）。雖然大多數(shù)用戶很樂于將 Eclipse 當(dāng)作 Java 集成開發(fā)環(huán)境（IDE）來使用，但 Eclipse 的目標(biāo)卻不僅限于此。Eclipse 還包括插件開發(fā)環(huán)境（Plugin Development Environment，PDE），這個(gè)組件主要針對(duì)希望擴(kuò)展 Eclipse 的軟件開發(fā)人員，因?yàn)樗试S他們構(gòu)建與 Eclipse 環(huán)境無縫集成的工具。由于 Eclipse 中的每樣?xùn)|西都是插件，對(duì)于給 Eclipse 提供插件，以及給用戶提供一致和統(tǒng)一的集成開發(fā)環(huán)境而言，所有工具開發(fā)人員都具有同等的發(fā)揮場所。這種平等和一致性并不僅限于 Java 開發(fā)工具。盡管 Eclipse 是使用Java語言開發(fā)的，但它的用途并不限于 Java 語言；例如，支持諸如C/C++、COBOL、PHP等編程語言的插件已經(jīng)可用，或預(yù)計(jì)將會(huì)推出。Eclipse 框架還可用來作為與軟件開發(fā)無關(guān)的其他應(yīng)用程序類型的基礎(chǔ)，比如內(nèi)容管理系統(tǒng)?；?Eclipse 的應(yīng)用程序的一個(gè)突出例子是 IBM Rational Software Architect，它構(gòu)成了 IBM Java 開發(fā)工具系列的基礎(chǔ)。：首先需要通過輸入輸出流FileReader和BufferReader來讀取一個(gè)文件，文件內(nèi)容就是教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的相關(guān)信息：try { FileReader fr1 = new FileReader(F://dataset//)。 BufferedReader br = new BufferedReader(fr1)。 BufferedReader String Line = ()。 int ii = 0。 Line = ()。 Line = ()。 while (Line != null) { Line = ()。 String[] num = (\u0009)。 ii++。 for (j = 0。 j M。 j++) { x[ii][j] = (num[j])。 } } ()。 ()。 } catch (Exception e) { (讀文件發(fā)生錯(cuò)誤!)。 }計(jì)算距離，一共四種距離。包括明可夫斯基(Minkowski)距離；曼哈坦(Manhattan)距離；歐幾里得(Euclid)距離；切比雪夫(Chebyshev)距離: public double pute_dis(double mat1[][], int k_row, double mat2[][], int i_row, int n_col, int d) { double x, max。 int j。 max = 0。 switch (d) { case 1: // Chebyshev 距離 // (Chebyshev距離)。 max = 0。 for (j = 0。 j n_col。 j++) { x = (mat1[k_row][j] mat2[i_row][j])。 if (x max) max = x。 } return max。 case 2: // Euclid距離 // (Euclid距離)。 max = 0。 for (j = 0。 j n_col。 j++) { max += ((mat1[k_row][j] mat2[i_row][j]), 2)。 } return (max)。 ca