一、关于《数据库原理》教学中数据仓库构建步骤的探讨（论文文献综述）
赵宇晨[1]（2020）在《智能监护数据统计及分析系统的设计与实现》文中研究指明随着计算机技术与大数据技术的飞速发展,世界各国医疗行业信息化的建设不断加速,各类医疗监护设备采集的医疗数据也不断增加,然而传统的以单一节点数据仓库为主要信息系统的医院由于受到硬件能力的限制,在处理大量监护数据时容易遇到性能的上限,很难做到存储能力和计算能力的双向扩展。另外,需要对医疗监护数据进行统计分析,充分挖掘数据价值,用于医疗的质量控制、科学研究和辅助诊疗等。本文针对目前医疗监护数据信息化建设的需求,研究了医疗监护数据分布式存储技术和统计分析算法,设计与实现了监护数据统计及分析系统。论文的主要工作和成果如下:1、分析了当前医护人员对于麻醉教学和医疗监护报表的具体需求,设计了针对患者手术麻醉监护数据的特点的数据统计及分析系统的系统架构。该架构承载了存储和备份数据文件的数据仓库和分布式文件系统、为医护人员提供的系统网页服务器以及支撑业务实现的相关模块。2、研究了分布式存储和处理技术,设计了系统的数据模型和数据仓库。采用分布式存储实现了医疗监护数据的有效存储和管理,使医疗机构采集的海量监护数据得到妥善地存储。在数据存储之后使用并行计算模型对监护数据进行初步的归纳,为后续对监护数据进一步挖掘工作提供规范格式的数据。3、研究了医疗监护数据统计分析方法,实现了根据监护数据生理指标阈值区分患者术中症状的智能辅诊功能。智能辅诊功能基于关联规则算法的原理,能够利用过往手术麻醉过程中产生的监护数据,挖掘患者生理指标与对应术中症状的关系,并在之后的手术麻醉过程中帮助医护人员快速发现术中患者的症状。也能在手术回溯流程中监护记录未填写情况下,辅助学员完成对患者症状的判断。目前智能辅诊功能的处理结果能够为麻醉学员提供参考。4、实现了医疗监护数据统计分析系统并进行了容器化部署。系统实现了符合医护人员使用习惯的查看麻醉记录信息和读写报表电子医疗监护报表生成功能;供医护人员生成、查看和保存监护报表的功能和供麻醉学员学习了解手术麻醉业务的回溯功能,达到了医护人员和麻醉学员预期的功能和使用要求。分析了系统容器化部署与系统监控技术,设计了采用Docker虚拟容器部署项目的方法,简化了系统部署流程,并加强了系统监控。
王冬冬[2]（2020）在《教师研修社区学习者模型构建及应用研究 ——以“A”教师培训平台为个案》文中研究说明伴随我国教育事业发展得如火如荼,帮助教师队伍建立过硬的职业素养与全面的行业素质,将是未来教育事业发展的重要趋向。建立健全即符合教师实际需求又具备先进理论支撑的教师培训体系是教师队伍综合素质提升的关键。教育兴国,科技助教,互联网技术以广泛的适用范围与卓越的实际效果,已然渗透至行业的方方面面。网络研修社区作为近期一经兴起便立刻成为讨论焦点的教师研修新思路,如今已在试点城市推行过程中成效显着,具有可观的实际成效。“A”教师培训平台是当前教师网络研修社区平台中,具有一定影响力的主流平台的代表。与诸多教师网络研修社区类似,其立足于远程培训与网络研修两大支柱功能,同时为教师进行集体研学交流,分组教研探讨,交流教学心得,交互经典案例提供平台支撑。再者,伴随多年运营以及使用经验,平台对于各成员自身个人信息以及相关学习行为加以统计,纳入大数据库。借助海量多维数据对其进行综合性归纳整合,进一步勾画出更具针对性与实践性的学习者画像,能够将学习者信息以及特点进行直观表现,对于教师培训平台优化培训效率,优化培训体系具有重大意义,能够为最大化地满足求学者以及教学者所需,为全面提高培训质量夯实根基。因此,本研究以网络研修社区支持科学决策和高效管理为大方向,选择“A”平台为实验平台,通过对“A”平台的改造,将以近期大家关心的重要命题——网络研修社区的学习者画像为目标,以网络研修社区学习者模型建构为研究主题。首先,对于平台数据进行归纳整理,并对其进行预处理,立足于业务实际需求,建立更具全面性的数据汇聚表,从而,进一步设计数据资产评估报告;其次,选用主成分分析法,围绕学员实际情况设计综合评价体系,随后,邀请专家对于该体系精确度与待优化部分进行微调;再次,笔者尝试选择k-means算法,以平台学员为对象进行聚类分析,对于各学员维度具体情况进行针对性剖析,依据学员平台学习实践过程中暴露出的缺陷,提出切实可行的优化举措;最后,采用协同过滤算法,进一步做好平台对口教学资源以及教培课程的自动推荐,为用户推荐关联度较高的学习伙伴,并及时推荐研修活动信息,依据其最终数据验证推荐成效。研究成果主要在于:其一,进一步为教师网络研修社区平台大数据埋点与收集提供理论指导,构设较为先进科学的数据汇聚表,建立更具针对性与全面性的数据仓库;其二,打造立体化、多元化能够完美契合学习行为逻辑与步骤的评价模型;其三,帮助平台教师以及管理负责人更直观地了解学习者自身实际情况,进一步为学员自动推荐对口学习服务以及学习伙伴,真正确保课程快速推进,捕捉大众需求热点,给予学员更具针对性与实践性的课程学习体系;其四,借助本研究成果,能够为同类型数据挖掘实证调研以及相近领域优化模式贡献一些思路。
李亚童[3]（2020）在《工程专业毕业要求达成评价系统研发与主成分分析应用》文中提出近年来专业认证工作在高校教育中得到了更多的重视,对专业认证工作信息化管理的要求也越来越强烈。根据工程教育专业认证标准（2018）,分析专业认证工作中涉及的数据管理需求和毕业要求达成评价流程,在已有工程专业毕业要求达成评价管理系统的基础上,增加和优化系统功能,完成系统升级,实现专业认证质量监控机制的系统化和信息化。本文的主要工作如下:第一,分析教学信息管理规范,在系统中建立以课程大纲、试卷、教学班和成绩为一体的教学信息管理规范,并设计实现对应功能模块。第二,分析毕业要求达成评价机制,践行“以课程为核心”理念,在系统中改进毕业要求达成评价机制,包括教学班、一个或多个教学班的课程、年级学期和专业达成评价,优化教学班达成评价流程,设计开发毕业要求达成评价管理功能。第三,分析归类系统数据,由数据特点和对多元统计分析方法的对比,确定使用主成分分析课程成绩数据,在系统中设计实现课程成绩统计分析数据仓库;并以实际例子验证主成分分析在专业认证中应用的可行性,设计实现课程成绩统计分析管理模块,完成主成分分析算法落地。第四,总结系统数据库存在的表数量多,表间关联关系复杂,部分表数据量较大的问题;从优化数据展示角度提出需求,使用课程成绩统计分析数据仓库,优化数据展示,并通过优化专业成绩查询和教师授课成绩查询功能的实现验证效果。
周淑君[4]（2020）在《中职计算机应用专业学生成绩分析中数据仓库和数据挖掘的应用》文中认为《加快推进教育现代化实施方案（2018-2022年）》提出要充分利用信息技术开展人才培养模式和教学方法改革,加强学生学习行为数据的数字化记录和分析,以信息技术推动职业教育质量提升。基于大数据技术的学习分析的出现及应用对我国教育信息化的发展具有积极意义,但从现有的研究文献中了解到,基于大数据技术的学习分析研究多集中在高等教育领域,在中职教育中还有待进一步推广和深入研究。虽然传统的教学方式也能对学生学习数据进行分析,其结果也能对学生学习效果产生影响。但传统的方式周期过长,信息化程度较低,学习分析技术的应用可弥补这些不足。因此本文结合中职计算机应用专业学生实际和特点,利用文献研究法对数据仓库和数据挖掘在学习分析中的应用进行分析和研究,主要工作如下:首先构建了应用于中职计算机应用专业的学习分析模型;以重庆市垫江县第一职业技术学校计算机应用专业学生相关数据为来源,设计和搭建了数据仓库;通过关联规则算法对学生成绩数据进行挖掘,得出课程之间的关联性及先后排序建议;在分析过程中考虑到,学生的个体因素对学生成绩的影响,运用了K-Means对学生数据进行聚类分析,根据聚类结果的若干特点提出具有针对性的教学建议。为了更好的将挖掘结果应用到实际教学中,本文提出一种将关联规则和聚类挖掘结合的新方法,将关联规则得出的课程关联和聚类分析的成绩影响因素构成新的挖掘属性,完成对学生成绩的低分预警,以网页可视化形式反馈给教师,可实现对学生学习行为的提前干预。本文应用数据仓库和数据挖掘技术对中职计算机应用专业学生数据进行分析,为中职计算机应用专业的教学和管理提供可资借鉴的途径和方法。可视化的低分学生成绩预警,也可以为教师干预学生行为,提供更准确更科学化的依据,以达到提高学生整体质量,有针对性的展开教学工作,优化教学效果的目的。
刘森,张书维,侯玉洁[5]（2020）在《3D打印技术专业“三教”改革探索》文中提出根据国家对职业教育深化改革的最新要求,解读当前"三教"改革对于职教教育紧迫性和必要性,本文以3D打印技术专业为切入点,深层次分析3D打印技术专业在教师、教材、教法（"三教"）改革时所面临的实际问题,并对"三教"改革的一些具体方案可行性和实际效果进行了探讨。
刘奕[6]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中研究说明随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
王致诚[7]（2020）在《实验教学型自动化立体仓库堆垛机系统设计》文中研究指明为满足现代物流行业的需要,众多高校和研究机构开设物流相关专业,培养新形势下的物流人才,因此实验教学型设备愈加受到关注。在众多的物流设备中,堆垛机由于其系统复杂、功能繁多,具有跨多学科交叉学习的特点。并且作为自动化立体仓库中的核心搬运设备,堆垛机的学习是物流设备学习和物流过程学习的重中之重。但是传统的教学型堆垛机存在易损坏、易缺失以及教学过程中学生代入感不强等问题,甚至发生学生操作不当引起人身和设备安全事故。本文针对上述存在的问题设计一款用于教学条件下的堆垛机系统,旨在为高校学生提供更好的教育环境和提升理论教学水平。考虑实际堆垛机的功能需求和设计思路及原则提出总体方案,所设计的堆垛机在设计中突出教学功能,包括教师使用的教学指挥和渲染堆垛机作业过程的虚拟现实和增强感知。使用智能制造数字化设计仿真平台作为线上教学基础,线下教学使用地面实物控制柜操作,帮助学生实现因人而异和个性化发展。对堆垛机理论学习中的重点问题速度控制进行详细介绍,使用MATLAB/Simulink软件建立堆垛机速度控制的仿真模型,得出堆垛机系统的速度控制优化结果。从教育角度分析所设计的堆垛机系统,搭建开放式实验平台,通过小样本测试判断堆垛机系统对学生学习的影响。堆垛机运行控制的线下环节采用西门子SIMATIC S7-1200,线上环节采用三菱FX1N作为电气控制器。两种控制方式的通讯分别采用以太网通讯和串口通讯,帮助学生更多了解常用可编程逻辑单元的联通方式。增加理论教学内容,对堆垛机速度控制进行优化,具体设计基于模糊PID控制的速度控制器,实现根据目标位置远近来判断加减速作业方式。结果显示采用模糊PID方法具有响应及时、鲁棒性好的特点,能够更好的达到预期控制性能。在教育角度分析中,设立七个方面的评价反馈,结果表明使用该实验教学型堆垛机系统对提升学生的学习动机有显着效果。本文所设计的堆垛机设计初衷是促进高校创新型人才培养,希望通过加强教学辅助设备的功能,为在校学生实践教学环节提供以人为本、因材施教和个性化发展的教学方式。所设计的堆垛机能满足运行过程中的各项性能指标要求,符合实际教学应用的可用性。
孙薇[8]（2019）在《数据挖掘在中等职业院校计算机教学评价中的应用》文中研究指明近年来,中等职业教育随着社会制度、资金投入等方面的变革,不得不走出学校,面向市场,时刻处于优胜劣汰的处境。学校的发展也面临诸多的压力和挑战,而大部分的学校信息管理系统仅仅局限于数据的简单处理,对教师的教学评价、课程设置、学生评价以及学生就业情况这些数据之间的联系缺乏调查分析。从大量数据中提取有价值的信息是数据挖掘的主要功能。本课题旨在利用数据挖掘技术分析本院学生的教学评价、包括课堂风格、学生参与度、考核方式等诸多影响授课效果的因素,可以让教师在备课时选择恰当的教学手段及方法,帮助学生更好地完成学习任务,达到良好的教学效果。课题研究的主要内容包括:首先,详细介绍了数据挖掘技术的基本原理和相关技术。对数据挖掘的基本概念、过程以及具体应用加以阐述。其次,以数据挖掘技术为理论背景,引出本文主要研究的Apriori算法以及ID3决策树算法,在经典算法的基础上,对两种算法进行了改进。提出了基于优化加权影响因子的Apriori改进算法,以及基于信息熵的ID3改进算法,对改进算法的设计及实现进行了详细的阐述。再次,对实验用数据集进行选择、收集以及数据的预处理,并且通过实验,对不同的算法进行了比较,从时间、空间层面对不同算法性能进行评价,实验结果表明,改进的Apriori算法性能优于改进ID3算法。最后,通过所收集到的数据集,将数据挖掘技术应用到中等职业院校教学评价当中,详述了改进算法的具体实施流程,对实验结果进行具体分析并得出相应结论。
丁国勇[9]（2019）在《高校学生学业表现数据建模研究 ——基于A大学教育数据的分析》文中指出高校教育数据挖掘是对高等学校大规模全样本教育数据的挖掘和分析的技术手段,具有能够辅助高校决策能力、管理效率和教学效果提升的高校治理价值。基于教育数据挖掘的技术手段,构建高校学生学业表现的数据模型,挖掘和利用高校教育数据的价值,有助于丰富学生发展理论和完善高校学生管理和学业支持体系。高校学生学业表现的研究具有可靠的实证研究的理论基础。本研究吸收了国内外关于高校学生学业表现的理论框架包括戴维·拉文的学业表现影响因素分析框架、阿斯廷的学生投入理论与I-E-O模型、乔治·库的学生投入理论与大学生成功要素模型,以及NSSE、CCSS、NCSS等调查研究方案的成果,构建出学校环境、社会及人口统计特征、学生个人特征、学生投入等四维度的高校学生学业表现影响因素分析框架。基于这个分析框架,对个案高校学生学业表现进行系统化的数据分析和数据挖掘,以揭示个案高校教育数据系统所存在的问题以及个案高校学生学业表现上所存在的问题。本研究采取个案研究的方法,重点在于揭示个案高校学生学业表现的独特情况和问题,但通过个案的分析,也有助于认识和分析具有普遍意义的高校学生学业表现的共同问题。本研究构建了整合型教育数据系统,采集教学管理信息系统数据以及学生学业表现的关联数据,进行数据的清洗、存储;运用描述性统计方法、方差分析方法分析学生学业表现的特征及差异性;分别从教学管理信息系统数据、整合型教育数据系统中的客观数据、整合型教育数据系统中的全部数据三种数据来源,从社会及人口统计特征、个人特征、学生投入等三个维度,运用多元线性回归、二元逻辑回归等传统统计方法构建回归模型,贝叶斯网络、决策树、人工神经网络、支持向量机等教育数据挖掘方法构建分类模型,并比较各模型有效性,提出高校学生学业表现预测模型的部署模式。研究结果显示,从社会及人口统计特征维度,学生学业表现存在性别差异、地区差异、民族差异。父母教育水平的不同不会带来学生学业表现的差异。从个人特征维度,学生学业表现也存在着科类差异;高考成绩与学生学业表现间存在一定的正相关;人格、学业自我效能、心理状态、体质测试、心理预警状态、学生干部和党员身份与学生学业表现都存在相关性。从学生投入维度,参加学术讲座、志愿服务、社团和利用图书馆资源与学生学业表现之间都存在着显着的正相关。就读体验与学生学业表现存在负相关。学业目标与学生学业表现呈正相关。通过对所构建的回归、分类共27个数据模型的比较发现,基于整合型教育系统中全部数据构建的模型最为有效。多元线性回归模型最高可解释学生学业表现65.4%的变异量;社会及人口统计特征维度变量的解释力约在13%到18%之间,个人特征维度变量的解释力在7%到20%之间,学生投入维度变量的解释力在10%到17%之间。二元逻辑回归模型最高预测正确率为69%。应用贝叶斯网络、决策树、人工神经网络、支持向量机等教育数据挖掘算法建立的12个分类模型,在运行时间、预测正确率、灵敏度等方面都存在差异。相对而言,贝叶斯网络分类模型和支持向量机分类模型的预测有效性要高于决策树分类模型和人工神经网络分类模型,贝叶斯网络分类模型的稳定性要高于支持向量机分类模型。通过自变量精简减少了 10个自变量,且未明显降低模型有效性。
罗文兴[10]（2018）在《面向教育机器人的室内定位研究》文中指出随着人工智能、通信技术、网络技术和电子元器件等领域快速发展,基于相关领域的技术成果研发并具有提供丰富智能教育服务的教育机器人成为了教育信息技术领域热点研究课题。教育机器人在许多应用情景中,需要进行自身的位置发现或对目标物体位置的定位才能为服务对象提供智能教育服务。当教育机器人在室外时,可以利用全球卫星导航定位系统（GNSS）为其提供相关的定位服务。但是,关于教育机器人的室内定位目前还没有成熟的解决方案。由于无线信号受到建筑物、室内物体,人为活动和信号干扰等不利因素影响,基于教育机器人的室内定位研究已经成为了一个难题。许多的科研院所、高校、企业等都投入了资源研究室内定位,以及在教育机器人上的应用。面向教育机器人的室内定位需要在复杂的室内环境中实现,以便教育机器人能够提供各种智能服务。单一的室内定位技术已经不能很好地满足这样的服务需求,选用多种定位技术进行融合定位教育机器人就很有必要。随着WiFi的应用普及,使用教育机器人的室内环境中大多有WiFi信号。另一方面,由于物联网的广泛应用,RFID技术也得到了推广。在兼顾成本、适应性及应用推广的前提下,本研究结合WiFi和RFID技术,提出了一种有效的面向教育机器人室内无线指纹融合定位的解决方案;为了能够对室内活动的教育机器人进行更好的定位,本文提出了一种有效的异构无线网络空间布局方案,通过粗细指纹结合,融合WiFi和RFID无线指纹定位技术;本文提出了基于RSS能势场导航路由决策定位算法,实现了教育机器人在室内多场景中基于定位服务的应用。本文主要创新点及贡献如下:（1）在无线网络空间布局设计中,本文提出了异构无线网络布局思路,在WiFi网络覆盖的大区域,利用三角形结构布局无线接入点（AP）;在RFID网络覆盖的小区域,提出了利用多种多边形组合而成的结构布局电子标签（Tag）方案。地面标签布局采取了多粒度指纹结合的布局方式,根据不同定位精度需要可调整指纹粒度间隔。（2）在不同区域获取的数据可能会受到各种干扰因素影响,导致信号特征发生变化,因而采集RSS的数据不能直接用于教育机器人的定位,本文提出了一种有效的数据均值叠加平滑处理方法,首先对每一个采样点的独立AP进行RSS均值叠加并进行平滑处理,在每一个采样点上获取相对优化的RSS均值;其次在其他AP覆盖区域的每个采样点上对RSS信号进行均值平滑处理,在不同定位区域对不同AP的RSS信号进行叠加再均值平滑处理,获取在不同区域的RSS数据分布特征;最后根据不同AP的RSS均值数据进行联合定位。（3）基于电子标签布局的导航定位研究,本文提出了基于RSS能势场导航路由决策定位算法,通过算法实现了教育机器人自主导航到指定的服务位置。（4）本论文研究的室内定位方法成功应用于本团队研发的三款教育机器人,是构成它们自主避障、测距和路径规划的能力的关键技术。
二、关于《数据库原理》教学中数据仓库构建步骤的探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、关于《数据库原理》教学中数据仓库构建步骤的探讨（论文提纲范文）
（1）智能监护数据统计及分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 论文主要研究工作及结构安排 |
| 第二章 智能监护数据统计及分析系统概述 |
| 2.1 系统功能分析 |
| 2.2 系统功能模块设计 |
| 2.3 系统的关键技术研究 |
| 2.3.1 Web报表生成技术 |
| 2.3.2 报表导出技术 |
| 2.3.3 视频回放技术 |
| 2.3.4 分布式文件存储 |
| 2.3.5 并行计算技术 |
| 2.3.6 数据挖掘算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数据统计服务功能的设计与实现 |
| 3.1 数据统计服务功能方案设计 |
| 3.2 数据模型设计 |
| 3.2.1 患者麻醉信息功能数据模型设计 |
| 3.2.2 麻醉流程回溯功能数据模型设计 |
| 3.2.3 质控/麻醉报表功能数据模型设计 |
| 3.2.4 综合医疗数据看板数据模型设计 |
| 3.3 视频文件系统的设计与实现 |
| 3.4 麻醉流程回溯功能模块 |
| 3.4.1 麻醉流程回溯功能Web端实现流程 |
| 3.4.2 麻醉流程回溯功能服务端实现流程 |
| 3.4.3 麻醉流程回溯功能测试 |
| 3.5 质控记录功能模块 |
| 3.5.1 质控记录表功能Web端实现流程 |
| 3.5.2 质控记录表功能服务端实现流程 |
| 3.5.3 质控报表功能测试 |
| 3.6 医疗数据看板模块 |
| 3.6.1 医疗数据看板Web端实现流程 |
| 3.6.2 医疗数据看板功能服务端实现流程 |
| 3.6.3 医疗数据看板功能测试 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 数据分析服务功能的设计与实现 |
| 4.1 数据分析功能架构设计 |
| 4.1.1 数据层 |
| 4.1.2 访问控制层 |
| 4.1.3 应用层 |
| 4.2 监护数据持久化备份 |
| 4.3 监护数据分析功能研究 |
| 4.3.1 监护数据预处理 |
| 4.3.2 Apriori算法划分症状区间 |
| 4.3.3 产生辅诊结论 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 系统虚拟容器化部署 |
| 5.1 虚拟容器化部署的研究 |
| 5.2 系统功能拆分与部属 |
| 5.2.1 主从数据库部署 |
| 5.2.2 监护数据统计功能模块的部署 |
| 5.2.3 监护数据分析功能模块的部署 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 后期工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间内成果目录 |
（2）教师研修社区学习者模型构建及应用研究 ——以“A”教师培训平台为个案（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 一、研究背景 |
| (一) 教师网络研修成为教师培训的新型方式 |
| (二) 以促进学员个性化发展为核心诉求的在线教育进入新阶段 |
| (三) 新技术的迅猛发展为我国教师教育信息化开创了新天地 |
| 二、问题提出 |
| (一) 传统教师网络研修社区难以实现针对学习者的个性化教学与管理 |
| (二) 研发个性化智能教学系统是解决教师网络研修社区学习缺乏个性化的关键 |
| (三) 学习者模型建立是个性化智能教学系统研究的核心基础环节 |
| (四) 基于“A”平台的学习者行为建模实证研究 |
| 三、概念界定 |
| (一) 教师专业发展 |
| (二) 教师网络研修 |
| (三) 教师网络研修社区 |
| (四) 教师工作坊 |
| (五) 学习者模型 |
| 四、研究意义 |
| (一) 理论意义 |
| (二) 实践意义 |
| 五、研究创新点 |
| (一) 首次在中小学教师网络研修社区中引入学习者模型 |
| (二) 利用聚类分析构建网络研修社区的学习者模型 |
| 六、研究目标与内容 |
| (一) 研究目标 |
| (二) 研究内容 |
| 七、研究框架 |
| (一) 理论研究 |
| (二) 实践研究 |
| 八、研究方法 |
| (一) 问卷法 |
| (二) 个案研究法 |
| (三) 科学模型法 |
| (四) 文献研究法 |
| 九、本章小结 |
| 第一章 教师网络研修社区存在问题的研究 |
| 一、研究说明 |
| 二、问题调研的理论基础 |
| (一) 技术接受度理论与模型 |
| (二) 技术接受评价框架 |
| (三) 网络研修社区接受度评价框架 |
| 三、调研问卷的设计及调研结果 |
| (一) 教师网络研修社区情况调查问卷设计与开发 |
| (二) 教师网络研修社区调研结果 |
| (三) 教师使用网络研修社区接受度分析 |
| (四) 教师网络研修社区存在的问题分析 |
| 四、网络研修社区的改进发展分析 |
| (一) 依托数据分析将现有的网络研修社区进行智能化改造 |
| (二) 具备快速识别学习者需求与偏好的能力 |
| (三) 支持对学员的个性化教学 |
| 五、构建学习者模型是实现网络研修社区智能化改造的基础 |
| 六、本章小结 |
| 第二章 教师网络研修社区学习者建模的相关研究现状梳理 |
| 一、教师专业发展研究 |
| (一) 教师专业发展研究的起源 |
| (二) 国内外对教师专业发展的研究 |
| (三) 对教师专业发展研究的分析 |
| 二、教师网络研修社区的特点及其对学习者的评价 |
| (一) 教师网络研修社区的特点 |
| (二) 教师研修社区中的学习者评价 |
| (三) 教师网络研修社区及其学习者评价的文献分析与评价 |
| 三、学习者建模 |
| (一) 学习者模型的分类 |
| (二) 学习者建模的方法 |
| (三) 学习者建模研究文献分析与评价 |
| 四、本章小结 |
| 第三章 教师研修社区学习者模型构建的教育理论研究 |
| 一、教师专业发展理论 |
| (一) 教师专业发展阶段理论 |
| (二) 体验式学习理论 |
| 二、柯氏四级培训评估模型 |
| (一) 使用背景 |
| (二) 理论基础 |
| 三、成人学习自我导向理论 |
| (一) 成人学习理论 |
| (二) 成人学习自我导向学习理论 |
| (三) 成人学习自我导向学习理论在本研究中的应用 |
| 四、学习分析技术理论 |
| (一) 学习分析的概念 |
| (二) 学习分析的应用范围 |
| (三) 学习分析的构成与模型的理论基础 |
| 五、本章小结 |
| 第四章 教师研修社区学习者模型构建的技术理论研究 |
| 一、技术理论研究的思路与主要方法 |
| (一) 研究思路 |
| (二) 主要方法 |
| 二、关键技术研究 |
| (一) 建立数据仓库 |
| (二) 数据汇聚 |
| (三) 数据资产评估 |
| (四) 特征与指标计算 |
| 三、本章小结 |
| 第五章 教师网络研修社区学习者模型的实现与模型应用研究 |
| 一、数据说明 |
| 二、教师研修指标体系的构建 |
| (一) 明确目标,构建维度 |
| (二) 特征设计 |
| (三) 指标体系构建 |
| (四) 维度聚类 |
| 三、学习者分类 |
| (一) 学习者分类概述 |
| (二) 分类方法理解 |
| (三) 分类类别确定及计算 |
| 四、“A”教师网络研修社区学习者模型结果分析 |
| (一) 聚类结果分析 |
| (二) 对应分析不同类别学习者的特征 |
| (三) 对应分析不同类别学习者的行为特征 |
| 五、成果检验与应用 |
| (一) 通过真实培训项目验证学习模型的有效性 |
| (二) 基于学习者模型的个性化推荐功能的实现 |
| (三) 借助学习者模型提出“A”教师培训平台改善的规划 |
| (四) 应用学习者模型提升培训质量 |
| 六、本章小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 一、研究创新 |
| (一) 教育理论层面 |
| (二) 建模方法层面 |
| (三) 技术算法层面 |
| 二、研究不足 |
| (一) 学习者模型的精准度不足 |
| (二) 对学习者类别的识别结果进行实证测量的不足 |
| (三) 基于多时间阶段、多项目的指标体系试用的不足 |
| (四) 将学习者画像与教学实践相结合的不足 |
| 三、研究展望 |
| (一) 结合社交网络分析 |
| (二) 结合语义分析 |
| (三) 探究自适应学习 |
| 四、本章小结 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 中国基础教育教师网络研修社区调查问卷 |
| 附录二 中国基础教育教师网络研修社区调查问卷 |
| 附录三 教师网络研修社区调研结果 |
| 后记 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（3）工程专业毕业要求达成评价系统研发与主成分分析应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景与意义 |
| 1.1.1 论文研究背景 |
| 1.1.2 论文研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 毕业要求达成评价国外研究现状 |
| 1.2.2 毕业要求达成评价国内研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与组织结构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 相关技术 |
| 2.1 SSH框架 |
| 2.1.1 Struts框架 |
| 2.1.2 Spring框架 |
| 2.1.3 Hibernate框架 |
| 2.2 数据仓库简介 |
| 2.2.1 数据仓库概述 |
| 2.2.2 ETL技术 |
| 2.3 多数据库连接技术 |
| 2.3.1 JDBC |
| 2.3.2 数据库连接池 |
| 2.4 多元统计分析 |
| 2.4.1 主成分分析 |
| 2.4.2 因子分析 |
| 2.4.3 主成分分析与因子分析对比 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 系统需求分析与概要设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 系统业务概述 |
| 3.1.2 系统概述 |
| 3.1.3 用户需求分析 |
| 3.1.4 功能需求分析 |
| 3.1.5 非功能需求分析 |
| 3.2 概要设计 |
| 3.2.1 系统整体解决方案 |
| 3.2.2 系统总体架构设计 |
| 3.2.3 系统功能结构设计 |
| 3.2.4 系统功能模块设计 |
| 3.3 系统数据库设计 |
| 3.3.1 系统数据库概念模型设计 |
| 3.3.2 系统数据库表结构设计 |
| 3.4 课程成绩统计分析数据仓库设计 |
| 3.4.1 课程成绩统计分析数据仓库设计 |
| 3.4.2 课程成绩统计分析数据库概念模型设计 |
| 3.4.3 课程成绩统计分析数据库表结构设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统详细设计与实现 |
| 4.1 系统详细设计 |
| 4.1.1 系统开发流程设计 |
| 4.1.2 课程大纲管理模块 |
| 4.1.3 试卷管理模块 |
| 4.1.4 教学班管理模块 |
| 4.1.5 成绩管理模块 |
| 4.1.6 毕业要求达成评价管理模块 |
| 4.1.7 课程成绩统计分析数据仓库 |
| 4.2 系统实现 |
| 4.2.1 系统开发环境 |
| 4.2.2 课程大纲管理模块 |
| 4.2.3 试卷管理模块 |
| 4.2.4 教学班管理模块 |
| 4.2.5 成绩管理模块 |
| 4.2.6 毕业要求达成评价管理模块 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 主成分分析应用 |
| 5.1 主成分分析应用的意义 |
| 5.2 主成分分析模型 |
| 5.2.1 模型假设与描述 |
| 5.2.2 模型求解 |
| 5.3 主成分分析的应用与分析 |
| 5.3.1 《微机接口与技术A》考核方式成绩的主成分分析 |
| 5.3.2 《微机接口与技术A》教学班考核方式成绩的主成分分析 |
| 5.3.3 《微机接口与技术A》教学班教学环节成绩的主成分分析 |
| 5.4 课程成绩统计分析管理模块 |
| 5.4.1 课程成绩统计分析管理模块的设计 |
| 5.4.2 课程成绩统计分析管理模块的详细设计 |
| 5.4.3 课程成绩统计分析管理模块的实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）中职计算机应用专业学生成绩分析中数据仓库和数据挖掘的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 学习分析的研究现状 |
| 1.2.2 数据仓库和数据挖掘在学习分析中的应用研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 理论基础及相关技术综述 |
| 2.1 学习分析 |
| 2.1.1 学习分析的概念 |
| 2.1.2 学习分析的要素与特征 |
| 2.1.3 中职计算机应用专业学习分析模型构建 |
| 2.2 数据仓库 |
| 2.2.1 数据仓库定义 |
| 2.2.2 数据仓库与数据库 |
| 2.3 数据挖掘 |
| 2.3.1 数据挖掘概述 |
| 2.3.2 数据挖掘与其他领域关系 |
| 2.3.3 数据挖掘过程 |
| 2.3.4 数据挖掘模型和算法 |
| 2.4 数据挖掘与数据仓库 |
| 2.4.1 数据挖掘与数据仓库的关系 |
| 2.4.2 数据挖掘与数据仓库在学习分析中的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 中职计算机应用专业学生学习分析数据仓库设计 |
| 3.1 中职计算机应用专业学生学习分析的数据仓库特点分析 |
| 3.2 中职计算机应用专业学生学习分析数据来源 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 问卷情况 |
| 3.3 中职计算机应用专业学生学习分析数据仓库的模型设计 |
| 3.3.1 概念模型设计 |
| 3.3.2 逻辑模型设计 |
| 3.3.3 物理模型设计 |
| 3.3.4 数据仓库的数据加载 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 关联规则在中职计算机应用专业学生学习分析中的应用 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 关联规则在中职计算机应用专业学生成绩分析中的具体应用 |
| 4.2.1 确定研究对象及目标 |
| 4.2.2 数据预处理 |
| 4.2.3 数据挖掘 |
| 4.3 关联规则挖掘结果分析应用 |
| 4.4 基于数据挖掘结果的教学建议 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 聚类在中职计算机应用专业学生学习分析中的应用 |
| 5.1 聚类在中职计算机应用专业学生学习分析中的具体应用 |
| 5.1.1 确定研究对象及目标 |
| 5.1.2 数据预处理 |
| 5.1.3 数据挖掘 |
| 5.1.4 挖掘结果 |
| 5.2 K-Means挖掘结果应用分析 |
| 5.2.1 对学生家庭属性的聚类结果分析 |
| 5.2.2 对学生学习态度的聚类结果分析 |
| 5.2.3 学生成绩影响因素总结 |
| 5.3 基于数据挖掘结果的教学建议 |
| 5.3.1 班级建设 |
| 5.3.2 家庭层面 |
| 5.3.3 学生听课状态 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 关联规则和聚类在中职计算机应用专业学生成绩预警中的应用 |
| 6.1 问题的提出 |
| 6.2 具体实施方案 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）3D打印技术专业“三教”改革探索（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 3D打印技术专业“三教”面临的突出问题 |
| 1.1 师资团队的教学素养相对偏差 |
| 1.2 3D打印技术专业教材不成体系，资源匮乏 |
| 1.3 教法难以提升学生参与的主动性 |
| 2 3D打印技术应用专业“三教”改革措施 |
| 2.1 通过“名师引领、双元结构、分工协作”的准则塑造团队 |
| 2.1.1 依托有较强影响力的带头人，有效开发名师所具备的引领示范效果 |
| 2.1.2 邀请大师授教，提升人才的技术与技能水准 |
| 2.2 推进“学生主体、育训结合、因材施教”的教材变革 |
| 2.2.1 设计活页式3D打印教材 |
| 2.2.2 灵活使用信息化技术，形成立体化的教学 |
| 2.3 创新推行“三个课堂”教学模式，推进教法改革 |
| 2.3.1 采取线上、线下的混合式教法 |
| 2.3.2 构建与推进更具创新性的“三个课堂”模式 |
（6）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（7）实验教学型自动化立体仓库堆垛机系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 系统概述 |
| 1.2 系统研究背景 |
| 1.3 国内外研究发展现状 |
| 1.3.1 堆垛机系统在高校教学中应用情况 |
| 1.3.2 教学型堆垛机系统研究现状 |
| 1.4 课题研究意义 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 2 堆垛机系统总体方案设计 |
| 2.1 堆垛机功能需求 |
| 2.2 堆垛机设计思路及原则 |
| 2.3 总体方案设计 |
| 2.4 机械结构方案设计 |
| 2.4.1 机械结构总体设计 |
| 2.4.2 水平导轨设计 |
| 2.4.3 载货台设计 |
| 2.4.4 提升机构设计 |
| 2.5 辅助系统方案设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 堆垛机系统运行与控制 |
| 3.1 堆垛机位置控制方案 |
| 3.1.1 货位编码 |
| 3.1.2 认址方式 |
| 3.2 硬件控制方案设计 |
| 3.2.1 堆垛机控制方式 |
| 3.2.2 PLC技术与选型 |
| 3.3 信号映射 |
| 3.4 软件程序设计 |
| 3.4.1 堆垛机系统工作流程 |
| 3.4.2 软件编程及实现 |
| 3.5 通讯方式 |
| 3.5.1 以太网通讯方式 |
| 3.5.2 串口通讯方式 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 堆垛机系统速度控制优化实例 |
| 4.1 主要控制算法介绍 |
| 4.1.1 传统PID控制算法 |
| 4.1.2 模糊控制算法 |
| 4.1.3 模糊PID控制算法 |
| 4.2 堆垛机速度控制器设计 |
| 4.2.1 堆垛机速度控制曲线 |
| 4.2.2 堆垛机速度控制系统 |
| 4.2.3 堆垛机速度控制方案 |
| 4.2.4 堆垛机速度控制实现 |
| 4.3 堆垛机速度控制仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 堆垛机系统在课堂教学中的应用 |
| 5.1 目前高校实践教学现状与问题 |
| 5.2 堆垛机系统开放实验教学平台 |
| 5.2.1 开放实验平台 |
| 5.2.2 开放实验平台网络结构 |
| 5.2.3 开放实验平台教学内容组织 |
| 5.3 从教育角度分析堆垛机系统 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（8）数据挖掘在中等职业院校计算机教学评价中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题研究的主要内容 |
| 第2章 数据挖掘及相关技术 |
| 2.1 数据挖掘基本原理 |
| 2.1.1 数据挖掘基本概念 |
| 2.1.2 数据挖掘过程 |
| 2.1.3 数据挖掘的应用 |
| 2.2 数据挖掘相关算法 |
| 2.2.1 关联规则 |
| 2.2.2 聚类分析 |
| 2.2.3 统计学方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 Apriori算法分析及改进 |
| 3.1 经典Apriori算法 |
| 3.1.1 Apriori算法基本原理 |
| 3.1.2 Apriori算法局限性 |
| 3.1.3 Apriori算法改进分析 |
| 3.2 改进的Apriori算法 |
| 3.2.1 数据映射基本原理 |
| 3.2.2 加权影响因子及支持度 |
| 3.2.3 基于Apriori算法的改进 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 决策树及改进的ID3算法 |
| 4.1 决策树算法基本原理 |
| 4.1.1 决策树方法的基本概念 |
| 4.1.2 分类算法 |
| 4.1.3 决策树的构造 |
| 4.2 经典ID3算法 |
| 4.2.1 ID3算法基本原理 |
| 4.2.2 ID3算法生成决策树 |
| 4.3 改进的ID3算法 |
| 4.3.1 基于信息熵的算法改进 |
| 4.3.2 基于改进ID3生成决策树 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 数据挖掘在中等职业院校教学评价中的应用 |
| 5.1 算法处理流程分析 |
| 5.2 数据集及数据预处理 |
| 5.2.1 数据集的选择 |
| 5.2.2 数据的预处理 |
| 5.2.3 数据的转换及缩减 |
| 5.2.4 不同改进算法对比 |
| 5.3 教学评价指标体系及算法应用 |
| 5.3.1 教学评价指标体系 |
| 5.3.2 .算法的具体实施 |
| 5.3.3 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）高校学生学业表现数据建模研究 ——基于A大学教育数据的分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、问题提出及研究意义 |
| (一) 问题提出 |
| (二) 研究意义 |
| 二、国内外研究现状及趋势 |
| (一) 关于学生学业表现的研究 |
| (二) 关于教育数据挖掘的研究 |
| (三) 关于教学管理信息系统的研究 |
| 三、研究目标与概念界定 |
| (一) 研究目标 |
| (二) 概念界定 |
| 四、研究方法与技术路线 |
| (一) 研究方法 |
| (二) 技术路线 |
| 第一章 高校学生学业表现的理论支撑与现实问题 |
| 第一节 高校学生学业表现的研究模型 |
| 一、戴维·拉文的学业表现影响因素分析框架 |
| 二、亚历山大·阿斯廷的I-E-0模型与学生投入理论 |
| 三、乔治·库的大学生成功要素模型与NSSE调查 |
| 四、清华大学的中国大学生学习与发展调查(CCSS) |
| 五、厦门大学的国家大学生学习情况调查(NCSS) |
| 第二节 影响高校学生学业表现的因素分析 |
| 一、社会及人口统计特征对学业表现的影响 |
| 二、学校环境对高校学生学业表现的影响 |
| 三、个人特征对高校学生学业表现的影响 |
| 四、学生投入对学业表现的影响 |
| 第三节 高校学生学业表现的现实问题 |
| 一、高等教育扩张中学生群体的多样化与学业严重分化问题 |
| 二、高校学生的学业投入不足与学业困惑问题 |
| 三、高校对大学生学业的教学和管理支持体系构建的问题 |
| 第二章 高校学生学业表现的研究设计 |
| 第一节 高校学生学业表现的影响因素与研究框架 |
| 一、高校学生学业表现的影响因素 |
| 二、高校学生学业表现的研究框架 |
| 第二节 高校学生学业表现的建模流程与数据理解 |
| 一、高校学生学业表现的建模流程 |
| 二、高校学生学业表现的数据理解 |
| 第三节 高校学生学业表现的研究方法与研究工具 |
| 一、高校学生学业表现的研究方法 |
| 二、高校学生学业表现的研究工具 |
| 第三章 A大学学生学业表现的数据准备 |
| 第一节 A大学教学管理信息系统中的数据 |
| 一、A大学教学管理信息系统的历史与发展 |
| 二、A大学教学管理信息系统的结构与功能 |
| 三、A大学教学管理信息系统的数据及特征 |
| 第二节 A大学学生学业表现的关联数据 |
| 一、A大学学生学业表现相关管理信息系统数据 |
| 二、A大学学生学业表现问卷调查数据 |
| 第三节 A大学整合型教育数据系统的构建 |
| 一、整合型教育数据系统的概念与结构 |
| 二、整合型教育数据系统的设计与实施 |
| 第四节 A大学学生学业表现的数据采集与处理 |
| 一、A大学学生学业表现的数据采集 |
| 二、A大学学生学业表现的数据处理 |
| 第四章 A大学学生学业表现的现状分析 |
| 第一节 A大学学生学业表现的总体特征 |
| 一、A大学学生基本特征分析 |
| 二、A大学学生学业表现的统计特征 |
| 三、A大学学生学业表现的划分 |
| 第二节 A大学学生学业表现的差异分析 |
| 一、基于社会及人口统计特征的学业表现差异分析 |
| 二、基于个人特征的学业表现差异分析 |
| 三、基于学生投入的学业表现差异分析 |
| 第三节 A大学学生学业表现的趋势分析 |
| 一、A大学学生学业表现的总体趋势 |
| 二、A大学不同群体学生学业表现的变化趋势比较 |
| 三、A大学特殊群体的学业表现变化趋势分析 |
| 第五章 A大学学生学业表现的数据建模 |
| 第一节 A大学学生学业表现的回归模型 |
| 一、A大学学生学业表现回归模型的数据预处理 |
| 二、A大学学生学业表现的多元线性回归模型 |
| 三、A大学学生学业表现的二元逻辑回归模型 |
| 四、A大学学生学业表现回归模型的有效性比较 |
| 第二节 A大学学生学业表现的分类模型 |
| 一、A大学学生学业表现分类模型的数据预处理 |
| 二、A大学学生学业表现的贝叶斯网络分类模型 |
| 三、A大学学生学业表现的决策树分类模型 |
| 四、A大学学生学业表现的人工神经网络分类模型 |
| 五、A大学学生学业表现的支持向量机分类模型 |
| 六、A大学学生学业表现分类模型的有效性比较 |
| 第三节 A大学学生学业表现数据模型的优化与部署 |
| 一、A大学学生学业表现数据模型的优化 |
| 二、A大学学生学业表现数据模型的部署 |
| 第六章 研究结论与研究反思 |
| 第一节 研究讨论 |
| 一、高校学生学业表现的差异性、相关性及变化趋势 |
| 二、高校学生学业表现的数据模型及有效性 |
| 第二节 管理对策 |
| 一、完善高校学生学业支持体系 |
| 二、提升高校教育数据挖掘能力 |
| 第三节 研究的可能创新之处及不足 |
| 一、研究的可能创新之处 |
| 二、研究的不足 |
| 参考文献 |
| 在读期间研究成果 |
| 后记 |
（10）面向教育机器人的室内定位研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 1.4 研究内容与创新 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 第2章 定位技术理论基础及误差分析方法 |
| 2.1 定位技术概述 |
| 2.1.1 室外定位技术 |
| 2.1.2 室内定位技术 |
| 2.2 室内定位技术的理论基础 |
| 2.2.1 参数化室内定位方法 |
| 2.2.2 非参数化室内定位方法 |
| 2.3 定位误差分析方法 |
| 2.3.1 参数化室内定位精度影响因素 |
| 2.3.2 制约现有非参数化室内定位精度的因素 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 教育机器人室内WiFi指纹定位研究 |
| 3.1 WiFi定位基本理论基础 |
| 3.1.1 WiFi技术概述 |
| 3.1.2 WiFi网络结构 |
| 3.1.3 WiFi网络定位 |
| 3.2 WiFi指纹算法研究 |
| 3.3 WiFi网络布局研究 |
| 3.4 WiFi指纹地图的构建探讨 |
| 3.5 室内多场景下WiFi指纹数据库的构建 |
| 3.5.1 WiFi指纹数据库构建场景选择 |
| 3.5.2 WiFi指纹定位场景布局 |
| 3.5.3 离线阶段RSS指纹栅格建立 |
| 3.5.4 离线阶段RSS数据采集 |
| 3.5.5 离线阶段RSS数据建库数据处理探讨 |
| 3.6 WiFi指纹室内多场景定位研究 |
| 3.6.1 无障碍细长场景 |
| 3.6.2 宽敞又极少障碍物的场景 |
| 3.6.3 宽敞但有极多障碍物的场景 |
| 3.7 实验效果分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 教育机器人室内RFID指纹定位研究 |
| 4.1 RFID定位基本原理 |
| 4.1.1 阅读器定位 |
| 4.1.2 标签定位 |
| 4.2 RFID指纹定位投影位置定位研究 |
| 4.2.1 投影区域Tags的布局 |
| 4.2.2 教育机器人信号采集方法 |
| 4.2.3 信号处理方法的研究 |
| 4.2.4 基于投影位置的定位实验及效果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 WiFi+RFID定位技术融合定位教育机器人研究 |
| 5.1 融合定位的优势分析 |
| 5.2 WiFi+RFID融合定位在投影区域定位研究 |
| 5.2.1 WiFi定位技术特性 |
| 5.2.2 RFID定位技术特性 |
| 5.2.3 WiFi+RFID融合定位 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 定位技术在教育机器人室内服务中的应用 |
| 6.1 教育机器人室内应用服务需要面对的问题 |
| 6.2 教育机器人平台建设 |
| 6.2.1 教育机器人基础平台框架 |
| 6.2.2 研发的教育机器人平台 |
| 6.3 定位技术在多种教学场景下的应用 |
| 6.3.1 定位技术在展厅的应用 |
| 6.3.2 定位技术在教育机器人自主充电中的应用 |
| 6.3.3 定位技术在教育机器人投影推送服务中的应用 |
| 6.3.4 定位技术在教育机器人语音交互中的应用 |
| 6.3.5 定位技术在教育机器人扫码链接云平台中的应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 论文研究总结 |
| 7.2 下一步研究和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
| 致谢 |
四、关于《数据库原理》教学中数据仓库构建步骤的探讨（论文参考文献）
- [1]智能监护数据统计及分析系统的设计与实现[D]. 赵宇晨. 北京邮电大学, 2020(05)
- [2]教师研修社区学习者模型构建及应用研究 ——以“A”教师培训平台为个案[D]. 王冬冬. 东北师范大学, 2020(07)
- [3]工程专业毕业要求达成评价系统研发与主成分分析应用[D]. 李亚童. 西南交通大学, 2020(07)
- [4]中职计算机应用专业学生成绩分析中数据仓库和数据挖掘的应用[D]. 周淑君. 西华师范大学, 2020(01)
- [5]3D打印技术专业“三教”改革探索[J]. 刘森,张书维,侯玉洁. 数码世界, 2020(04)
- [6]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [7]实验教学型自动化立体仓库堆垛机系统设计[D]. 王致诚. 兰州交通大学, 2020(01)
- [8]数据挖掘在中等职业院校计算机教学评价中的应用[D]. 孙薇. 哈尔滨理工大学, 2019(02)
- [9]高校学生学业表现数据建模研究 ——基于A大学教育数据的分析[D]. 丁国勇. 南京师范大学, 2019(04)
- [10]面向教育机器人的室内定位研究[D]. 罗文兴. 华中师范大学, 2018(01)