中职学生流失状态智能分析系统的设计与实现

摘要

商业智能（Business Intelligence，缩写BI），指的是通过对大量数据进行处理从中发现数据之间存在的隐性或显性的关联，并将这些关联数据进行相应处理变成决策制定和实施的知识依据。商业智能的具体应用就是商业智能系统，商业智能系统将我们感性中的常识变成理性的知识和事实。并且通过这些知识和事实来辅助我们进行决策。人工神经元网络（Artificial Neural Network，缩写ANN）是模拟人类大脑神经突触连接的网络模型，常用于处理类似神经信号数据的运算。其强大的处理能力和在并行、非线性处理方面优点现在已经被广泛的应用于各个领域。尤其通过人工神经元网络对大量数据进行训练可以辅助系统进行数据处理建模。
　　本研究以中等职业学校存在的学生大量流失现状为背景，详细阐述了结合人工神经网络和商业智能系统特点而构建的中职学生流失智能分析系统的构建过程。从人工神经元网络的搭建、选型、改进到组织数据对神经元网络进行训练和检测，再到具体函数的生成。从数据集市技术的选择到构建事实表、维度表和实现数据简单挖掘以及实现在线联机分析处理（OLAP）。最后通过B/S结构对系统进行架构，将两项技术的特点进行了结合，并满足了日常数据处理的需要。从本系统试运行一段时间后的效果来看，基本完成了设计目标。解决了原有防治学生流失中存在的一些问题，而且通过智能预测功能还为决策者预实施的一些决策提供效果预测。从根本上将对学生流失的管理从经验上转移到数字上，从模糊化到清晰化，从无从下手，无章可循到有的放矢，有所作为。

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第一章 绪论

1.1课题的研究背景和意义

1.2课题主要研究内容

1.3课题研究的实施方案

1.4论文组织结构

第二章 课题的主要技术理论和设计理念

2.1商业智能系统

2.2人工神经元网络

2.3行为心理学

2.4设计理念

2.5本章小结

第三章 系统需求分析

3.1系统分析宗旨

3.2系统功能需求分析

3.3系统性能需求分析

3.4业务流程和模块分析

3.5数据分析和定义

3.6系统难点分析

3.7本章小结

第四章 系统总体设计

4.1基于BI架构的组件设计

4.2基于BI的系统设计

4.3主要数据库表设计

4.4本章小结

第五章 人工神经元网络建模

5.1采用神经元网络模型进行数据建模的原因

5.2误差反向传播网络模型

5.3 BP网络需求分析

5.4具体网络模型的建立和训练以及测试

5.5本课题BP网络模型的建立和设计

5.6本章小结

第六章 中职学生流失状态分析系统的实现

6.1开发环境搭建及部署开发软件

6.2系统功能模块实现

6.3本章小结

第七章 系统的部署、测试和评价

7.1系统的部署

7.2系统的测试

7.3系统评价

7.4本章小结

第八章 工作总结和未来展望

8.1课题工作总结

8.2未来工作的展望

致谢

参考文献