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文檔簡介
1、隨著考試種類的越來越多,我們需要一種考試分析系統(tǒng),將不同的考試進行分類管理和分析比較,并將分析的結果當作指導我們工作和決策的依據(jù),這對招生考試管理機構具有十分重要的意義。由于考試考生信息的復雜性,為了降低考試分類系統(tǒng)的復雜度,提高系統(tǒng)分析的效率,我們采用數(shù)據(jù)挖掘的方法來對數(shù)據(jù)進行處理和分析。數(shù)據(jù)挖掘中常用的方法有:統(tǒng)計分析方法、遺傳算法、模糊集方法和神經(jīng)網(wǎng)絡方法。由于考試考生信息的不確定性,我們采用的是模糊集方法,將數(shù)據(jù)集轉化為類集。<
2、br> 本文通過區(qū)間值模糊集的特點,對考生信息進行模糊化處理,得到能夠反應每個考試考生集合的n個屬性區(qū)間(如年齡區(qū)間、學歷區(qū)間等),通過這n個屬性區(qū)間代表不同的考生集合。根據(jù)區(qū)間值模糊集在相關程度度量方面的多種貼近度度量算法,對不同的考試考生集合進行貼近度分析,以判斷考試與考試之間生源的貼近情況,達到我們考試分析決策的要求。
通過對目前常用的貼近度方法的測試,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有方法,如常用的經(jīng)典方法Dengfeng-Chunt
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