面向农村的择校辅助系统

摘要

普通高等学校全国统一考试是我国高等院校人才选拔录用的重要依据。高考是考生决定未来发展方向的重要转折点，这里面包含着考生家庭的希望，也关系着社会的人才培养。高考志愿的填报则是高考过程中最为重要的一环。尤其对于农村考生来讲，他们很多人生活在偏远山区信息闭塞，很多考生不能明确自己的院校目标，不能充分理解高考成绩的高低直接影响志愿的填报，就会出现盲目填报志愿导致考生志愿不理想或落榜的情况出现，这对于十年寒窗苦读的莘莘学子是十分可悲的事情。由此看来，综合考虑影响高考志愿填报的各种因素，实现一个面向农村的能为考生提供具有辅助决策功能的择校辅助系统意义重大。本文主要研究内容如下:
　　1、分析了影响高考志愿填报的因素:校园环境，学习环境，就业率，可持续发展等因素。构建一个基于高考成绩，并且综合考虑以上各影响因素的择校辅助系统模型。
　　2、改进标准人工鱼群算法。标准人工鱼群算法后期运算速度慢，为了提升速度，将当前最优子群中心位置添加到公告板上;并将标准人工鱼群算法的觅食、聚群、追尾行为进行改进，从而提升算法运算速度减少迭代时间。
　　3、改进标准的模糊C-均值聚类算法。院校数据信息量繁多，志愿推荐结果要求可信度高，而初始聚类中心的选择对标准的模糊C-均值算法的聚类结果影响很大。本课题把模糊C-均值算法与改进的人工鱼群算法结合起来，二者扬长避短，初始聚类中心的选择由改进的人工鱼群算法提供，使模糊C-均值算法的寻优效率得到提升。
　　4、运用层次分析法对聚类结果进行排序。根据考生对影响志愿报考的因素主观赋权值，构建择校辅助系统的层次结构模型。利用该模型，把聚类结果进行排序，为考生提供科学、明确的志愿报考顺序。
　　5、构建择校辅助系统。本系统使用JAVA、JSP、SQL SERVER2005在NETBEANS集成开发环境下实现。系统首先根据考生的高考成绩、院校批次、文/理科对院校进行初步筛选，在筛选结果中，由考生针对自身情况对各影响因素设定重要性权重，使用基于改进的人工鱼群算法的模糊C-均值聚类算法，得到院校分类结果，根据考生要求的对分类结果进行排序，辅助考生更加科学合理的填报志愿。

目录

声明

摘要

1 引言

1．1 课题研究背景及意义

1．1．1 课题背景

1．1．2 课题研究意义

1．2 高考志愿填报服务的研究现状

1．3 本文的研究内容及组织结构

2 择校的影响因素

2．1 择校的影响因素

2．2 择校影响因素的分类

3 择校辅助系统技术研究

3．1 模糊C-均值聚类算法

3．1．1 数据集的C划分

3．1．2 聚类目标函数

3．1．3 模糊C-均值聚类算法

3．1．4 模糊C-均值聚类算法的改进

3．2 人工鱼群算法

3．2．1 人工鱼群算法基本思想

3．2．2 人工鱼群算法行为描述

3．2．3 人工鱼群算法步骤及实例分析

3．2．4 人工鱼群算法的改进

3．3 基于改进的人工鱼群算法的模糊C-均值聚类算法

3．3．1 基于改进的人工鱼群算法的模糊C-均值聚类算法描述

3．3．2 基于改进的人工鱼群算法的模糊C-均值聚类算法性能分析

3．3．3 实验仿真与分析

3．4 新算法在择校辅助系统中的应用

3．4．1 择校辅助系统的数据准备

3．4．2 择校辅助系统的算法流程

3．5 小结

4 择校辅助系统的择优策略

4．1 建立择校辅助系统的结构模型

4．2 构造判断矩阵

4．3 计算组合权向量及组合一致性检验

4．4 结果分析

5 择校辅助系统的设计与实现

5．1 择校辅助系统的软件架构

5．1．1 三层架构

5．1．2 设计模式

5．2 择校辅助系统的系统结构及业务流程

5．2．1 系统结构

5．2．2 择校辅助系统业务流程

5．3 实验结果

5．4 新算法在择校辅助系统数据分析中的实验对比

5．5 小结

6 总结与展望

6．1 工作总结

6．2 工作展望

参考文献

作者简介

致谢