第六章课程题库18-2-10
第六章课程题库18-2-
10
问题：
[判断题]从产生上，科学主义课程的产生要晚于人文主义课程，而且是以人文主义思想对封建神学的批判和否定，才有了近代科学的科学课程。
A.正确
B.错误
问题：
[判断题]在课程理论上，偏重能力的是形式教育论，偏重知识的是实质教育论。
A.正确
B.错误
问题：
[判断题]制定课程计划的首要问题是学周安排和课时分配。
A.正确
B.错误
(拉霸水果机游戏 https://www.wendangku.net/doc/7617202485.html,)
问题：
[判断题]注重培养学生的探究态度与能力的课程就是拓展型课程。
A.正确
B.错误
问题：
[判断题]学校情境中只有以无意方式传递给学生的非公开性教育才是隐性课程。
A.正确
B.错误
问题：
[判断题]对于学校课程编制思想，真正具有革新意义的是核心课程。
A.正确
B.错误
问题：
[判断题]综合课程论已经成为世界上广为流行，占优势的课程论。
A.正确
B.错误
问题：
[判断题]课程计划是课程的具体表现形式之一，是课程的总体设计或总体规划。
A.正确
B.错误
题库管理系统设计文档
(此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！) 华南农业大学 软件开发技术实践 课程设计实验报告 小组成员： 教师：林毅申 提交日期： 2013年11月30日
华南农业大学信息学院 课程设计
1、基本信息 1.1 小组基本信息 1.2 项目基本信息 这次我们小组开发的是一个面向一所大学内的任课老师以及在校学生的题库管理系统。作为数字化校园的一部分，该系统的主要的功能包括为教师用户提供的查阅题库，新组试卷功能和面向学生的在线考试功能。题库分为两部分，一部分是之前教师利用组卷功能得到并保存的试卷，一部分是不同类型的题目。题目范围为学校内各门课程期末考试的试题，包括公共基础课以及各学院开设的不同课程。题目不仅包括普通的文字类题目，还包括一些包含复杂元素如图片，特殊公式等的题目，做到基本兼容现在学校内能看到的题目。 考虑到小组成员的技术水平以及项目的实际需要，该系统是采用C/S模式。为提高效能，服务器方面采用IOCP模型，客户端采用WPF技术来改善Winform在界面上的劣势。 1.3 项目技术信息
2、系统架构图 注：实线表示数据传输方向，虚线表示模块间调用关系，由被调用者指向调用者 服务器程序: 数据加密模块： 采用一种加密算法，（具体哪种算法等系统实现时，再进行确定），将即将发送的数据进行加密。保证数据再传输过程中的安全性。与客户端中的数据加密模块原理一样。 数据解密模块： 采用与加密算法相对应的解密算法，将接受到数据，进行解密，还原得到原始的数据。与客户端中的数据解密模块原理一样。 消息队列： 为了能实现同时让尽量多的客户连接到服务器，所以不使用一线程处理一客户模型的服务器。这里的消息队列是将所有用户对服务器的各种请求按照先进先出的规则排列起来。等待处理。如果实现是使用windows io完成端口和对应的SOCKET进行绑定，这个消息队列是由系统生成和维护的。 工作者线程池： 线程池用于维护和管理服务器中所有以工作者身份存在的线程，工作者线程就是用来处理客户请求的线程。线程池的线程会互斥的到消息队列中取出对应的客户请求进行处理。没有请求时候，所有线程都处于阻塞状态等待消息队列中出现客户请求。当工作者线程获得客户请求的时候会按顺序去调用数据解密模块，数据传输格式解析模块，业务逻辑处理模块，加密发送数据模块。 数据传输格式解析模块： 数据在网络传输的过程中，我们给它规定特定的格式。通过该模块，服务器可以清楚的知道，客户需要服务器为他实现哪些功能。但是这里解析的数据需要通过解密之后，才能解析。对应的客户端想要与服务器进行交互，就需要使用这个特定的格式发送数据。 业务逻辑处理模块： 这个模块就是服务器具体工作的模块，模块中包含服务器能够为客户端提供的所有服务。工作者线程通过解析数据格式，知道客户的需求，再从这个模块中调用指定的服务。这个模块也是直接和数据库进行交互的模块。 数据发送加密模块： 业务逻辑模块处理完客户的请求的服务之后，需要为客户返回处理后的结果。可能是简单的操作成功和失败的返回结果，也可能是直接数据的传输。和加密模块结合在一起，说明数据发送前需要进行加密。 数据库模块： 采用sql server做数据库管理，https://www.wendangku.net/doc/7617202485.html,技术实现面向业务层的接口。
《数据挖掘》试题与标准答案
一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有: １)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 ２）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Ｒegressiｖe，简称AR)模型、移动回归模型(Ｍovｉng Ａveｒage,简称ＭＡ）或自回归移动平均(Aｕto Regrｅssive Moｖiｎg Aｖeraｇe，简称AＲMＡ)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。
管理信息系统课程设计报告
管理信息系统课程 设计报告 设计题目：库存管理管理信息系统专业：工商管理 年级班级： 姓名： 指导教师： 小组成员： 指导教师评阅： 指导教师（签字）成绩： 二O一一年月日
摘要: 本系统是以计算机软件技术为基础，利用VisualFoxpro编程技术进行编程设计的软件系统。采用系统结构化开发方法，设计过程主要部分：企业背景调查、需求分析与可行性研究、企业业务流程图绘制、数据结构与数据库设计、数据字典编制、数据流程图绘制，系统总体结构设计。完成信息的显示代码设计输入/输出设计、模块功能与处理过程设计、系统维护、信息系统安全设计、系统实施、系统运行管理制度、网络系统方案设计。包括输入、输出、查找、配送等功能。此系统具有检索迅速、查找方便、可靠性高、存储量大、保密性好、寿命长的优点是一个成本低的现代管理信息系统。最后通仿真验证企业物资管理信息系统对输入信号进行完整解调。 关键词：结构化开发方法；物资管理 Abstract: This paper, based on Computer software technology，and used VisualFoxpro programming technology survey ,Design a software system，which by Structured Approach and design process. Consists of several parts---the company background requirement analysis, and Feasibility study, Enterprise Business flowcharting, and system architecture Design. Complete information is displayed code design，Input / Output Design Module function and Process design，System Maintenance，Design of Information Systems Security，System implementation，System operation management system，Network System Design。 Features: Input、The output、find、distribution. Advantages: quick search, Search for convenient, And high reliability, Large storage capacity, Security and good, Long service life，low cost Management Information System. Finally, the simulation results from verify that Letter Material Management Information systems can make a complete demodulation of the input signals. Key Words：Structured Approach；Materials Management
数据挖掘课程体会
数据挖掘课程体会 学习数据挖掘这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门课程的一些技术有了一定的了解，并明确了一些容易混淆的概念，以下主要谈一下我的心得体会。 近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术。 要将庞大的数据转换成为有用的信息，必须先有效率地收集信息。随着科技的进步，功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。数据仓库，简单地说，就是搜集来自其它系统的有用数据，存放在一整合的储存区内。所以其实就是一个经过处理整合，且容量特别大的关系型数据库，用以储存决策支持系统所需的数据，供决策支持或数据分析使用。 数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。主要是可以做以下几件事：分类、估计、预测、关联分析、聚类分析、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。在这里就不一一介绍了。 在学习关联规则的时候，提出了一个关于啤酒与纸尿布的故事：在一家超市里，纸尿布与啤酒被摆在一起出售，但是这个奇怪的举措却使得啤酒和纸尿布的销量双双增加了。其实，这是由于这家超市对其顾客的购物行为进行购物篮分析，在这些原始交易数据的基础上，利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。从而意外的发现跟纸尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。按我们的常规思维，啤酒与纸尿布是两个毫无关联的商品，但是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析后，却可以寻求到这一有价值的规律。这个故事在一定程度上说明了数据挖掘技术的巨大价值。 总之，非常感谢周教员在这十余周的精彩授课，让我受益匪浅，我会继续学习这门课程，努力为今后的课题研究或论文打好基础。
《数据库原理课程设计》题目
《数据库原理课程设计》任务书 《数据库原理课程设计》是一门独立的实践课程，学分为1，单独记成绩。通过本课程设计，能使学生较好地巩固数据库的基本概念、基本原理、关系数据库的设计理论和设计方法等主要相关知识点，针对实际问题设计概念模型，并应用现有的工具完成简单的数据库应用系统的设计与实现。 一、设计内容 完成一个数据库应用系统的设计全过程，包括需求分析、数据库设计、数据库建立、数据输入、应用系统的设计和开发、用户界面的设计和实现、系统安装和调试等。 学生以2~3人为一设计小组，从课程设计题目中选择一个题目，要求每班中各组的题目都不相同。二、设计环境 操作系统：Windows XP/2003/Vista/Win7/Win8； DBMS：SQL Server或MySQL等； 开发工具：JA V A、JSP、C#等。 三、设计步骤 1、需求分析 业务流程分析和功能分析。 2、概念结构设计 生成基本E-R图。 3、逻辑结构设计 关系表设计（主键与完整性约束）、范式分析（至少要达到3NF）。 4、功能模块实现、集成及调试 应用系统功能通常根据实际目标设定，一般应具有基本的增、删、改、查功能。 编写实现系统功能的界面和代码。 5、报告编写。 四、报告内容 1、需求分析（功能分析、工作流图、数据流图、数据字典）； 2、概念模型设计（E-R图）； 3、逻辑设计（E-R模型转换为关系模式，指明所满足的范式并给出理由）； 4、系统功能设计 5、功能模块实现（界面及源代码） 6、总结（设计过程中遇到的问题以及解决方法；课程学习及课程设计的体会）。 7、参考文献 五、报告格式 1、报告一律按A4纸打印，每人1份。 2、全班刻录在一张光盘上，每组一个文件夹，文件夹名为课程设计题目＋（该组学生姓名），并在该文件夹中以每个同学的学号＋姓名为名称建立子文件夹，子文件夹中是该同学的内容（包括：源代码、课程设计报告电子版）。 特别提示： 凡有抄袭现象一经发现，课程设计成绩均为不及格。
数据挖掘考试题库【最新】
一、填空题 1.Web挖掘可分为、和3大类。 2.数据仓库需要统一数据源，包括统一、统一、统一和统一数据特征 4个方面。 3.数据分割通常按时间、、、以及组合方法进行。 4.噪声数据处理的方法主要有、和。 5.数值归约的常用方法有、、、和对数模型等。 6.评价关联规则的2个主要指标是和。 7.多维数据集通常采用或雪花型架构，以表为中心，连接多个表。 8.决策树是用作为结点，用作为分支的树结构。 9.关联可分为简单关联、和。 10.B P神经网络的作用函数通常为区间的。 11.数据挖掘的过程主要包括确定业务对象、、、及知识同化等几个步 骤。 12.数据挖掘技术主要涉及、和3个技术领域。 13.数据挖掘的主要功能包括、、、、趋势分析、孤立点分析和偏 差分析7个方面。 14.人工神经网络具有和等特点，其结构模型包括、和自组织网络 3种。 15.数据仓库数据的4个基本特征是、、非易失、随时间变化。 16.数据仓库的数据通常划分为、、和等几个级别。 17.数据预处理的主要内容(方法)包括、、和数据归约等。 18.平滑分箱数据的方法主要有、和。 19.数据挖掘发现知识的类型主要有广义知识、、、和偏差型知识五种。 20.O LAP的数据组织方式主要有和两种。 21.常见的OLAP多维数据分析包括、、和旋转等操作。 22.传统的决策支持系统是以和驱动，而新决策支持系统则是以、建 立在和技术之上。 23.O LAP的数据组织方式主要有和2种。 24.S QL Server2000的OLAP组件叫，OLAP操作窗口叫。 25.B P神经网络由、以及一或多个结点组成。 26.遗传算法包括、、3个基本算子。 27.聚类分析的数据通常可分为区间标度变量、、、、序数型以及混合 类型等。 28.聚类分析中最常用的距离计算公式有、、等。 29.基于划分的聚类算法有和。
教务管理系统课程设计报告
教务管理系统课程设计 报告 文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]
教务综合管理系统设计报告 专业：软件工程 成员：车振军陆建伟 徐蕾杨思倩 指导老师：徐明 日期：2016-6-15 一、引言 目的 为了保证项目小组能够按时完成小组任务及目标，便于项目小组成员更好地了解项目情况，使项目小组开展的各个过程合理有序，因此确定各个项目模块的开发情况和主要的负责人，供各项目模块的负责人阅读，做到及时协调，按步有序进行项目的开发，减少开发中的不必要损失。 预期的读者是设计人员、开发人员、项目管理人员、测试人员和用户。 背景 高校教务管理工作是高等教育中的一个极为重要的环节，是整个院校管理的核心和基础。面对种类繁多的数据和报表，手工处理方式已经很难跟上现代化管理的步伐，随着计算机及通讯技术的飞速发展，高等教育对教务管理工作提出了更高的要求。尽快改变传统的管理模式，运用现代化手段进行科学管理，已经成为整个教育系统亟待解决的课题之一。 教务管理系统是一个大型复杂的计算机网络信息系统，满足各类高校现在和将来对信息资源采集、存储、处理、组织、管理和利用的需求，实现信息资源的
高度集成与共享，实现信息资源的集中管理和统一调度。为各级决策管理部门提出准确、及时的相关信息和快捷、方便、科学的决策分析处理系统；为信息交流、教务管理提供一个高效快捷的电子化手段；最终达到进一步提高各级领导科学决策水平，提高各院系、各部门管理人员管理水平与办公效率，减轻工作负担的目的。 教务管理系统面向管理员、教师和全校学生，实现学生管理、教师管理、课程管理、成绩处理。 定义 MySQL MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下公司。MySQL是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。 MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，它分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。 MyEclipse MyEclipse，是在eclipse 基础上加上自己的插件开发而成的功能强大的企业级集成开发环境，主要用于Java、Java EE以及移动应用的开发。MyEclipse 的功能非常强大，支持也十分广泛，尤其是对各种开源产品的支持相当不错。二、需求分析
数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告 学习“数据挖掘”这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门技术有了一定的了解，明确了一些以前经常容易混淆的概念，并对其应用以及研究热点有了进一步的认识。以下主要谈一下我的心得体会，以及我对数据挖掘这项课题的见解。 随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，
人们积累的数据越来越多，而数据挖掘(Data Mining)就是在这样的背景下诞生的。 简单来说，数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术。从某种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。 首先有一点是我们必须要明确的，即我们为什么需要数据挖掘这门技术？这也是在开课前一直困扰我的问题。数据是知识的源泉，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解这些数据。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行研究，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 那么数据挖掘可以做些什么呢？数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。具体来说，它可以做这七件事情：分类，估计，预测，关联分析，聚类分析，描述和可视化，复杂数据类型挖掘。在本学期的学习过程中，我们对大部分内容进行了较为详细的研究，并且建立了一些基本的概念，对将来从事相关方向的研究奠定了基础。由于篇幅限制，就不对这些方法一一讲解了，这里只谈一下我在学习工程中的一些见解和心得。 在学习关联规则的时候，我们提到了一个关于“尿布与啤酒”的故事：在一
题库管理系统课程设计报告
目录 第1章系统分析 (1) 1.1 开发背景 (1) 1.2 需求分析 (1) 1.3 开发环境 (2) 第2章系统设计 (3) 2.1 系统总体示意图 (3) 2.2 系统数据流图 (3) 2.3数据库设计 (4) 2.4 功能模块图 (9) 第3章系统实现 (11) 3.1 系统登录界面 (11) 3.2系统注册界面 (12) 3.3 教师主界面 (13) 3.4 试题管理界面 (14) 3.5 试卷生成界面 (17) 3.6 科目添加界面 (19) 3.7 个人密码修改界面 (19) 3.8 用户信息管理界面 (21) 第4章系统测试 (23) 4.1 软件测试基础理论 (23) 4.2 系统测试 (23) 第5章结论 (24) 参考文献 (25)
第1章系统分析 1.1 开发背景 题库管理的信息处理，包含很多的信息数据的管理，现今，在很多的地方都是初步开始使用计算机文档管理系统进行信息管理，甚至尚未使用计算机进行信息管理。根据调查得知，他们以前对信息管理的主要方式是基于文本、表格等纸介质的手工处理，对于人事情况的统计和核实等往往采用对员工的人工检查进行，对员工的实际情况、以及职位等情况用人工计算、手抄进行。数据信息处理工作量大，容易出错；由于数据繁多，容易丢失，且不易查找。总的来说，缺乏系统，规范的信息管理手段。尽管有些单位有计算机，但是尚未用于信息管理，没有发挥它的效力，资源闲置比较突出，这就是管理信息系统的开发的基本环境。 1.2 需求分析 目前，大部分学校期末考试仍采用任课教师考前集中出题的方式。为解决考前透题、漏题、补（缓）考试题与正式考试试题题量及难度差异等问题，教务管理部门通常要求教师同时出A、B两套试卷，其题量与难度要求相同。这样做虽然能够解决一些问题，但给教师增加了很大的工作负担。若上下届学生的同一门课程由同一教师承担，则难免几届学生用相同几套试卷；若由不同教师出题，则上下届学生的成绩之间又不具有可比性。基于此问题若建立题库，每次考试前由题库中随机抽取题目生成试卷，则可较好地解决教考分离的问题，充分调动学校教学积极性，客观评价教学质量，有效提高工作效率，也可将广大教师从每学期末繁重的命题工作中解放出来。 主要功能： 一、用户管理：用户可以进行注册，注册时，已注册过的用户名不能被重复注册。注册成功后根据不同的用户类型进行登录。用户类型分为：管理员、教师和学生三类。用户登录时根据不同的用户类型进入不同的操作界面。 二、课程信息管理：用户可以在根据需要修改密码，修改密码前要输入旧密码，旧密码输入正确才可修改密码，密码修改成功后要返回登录界面从新登录。同时也可以查看自己的注册信息。 三、试题库管理：可以对选择、判断、填空、问答题四种题型试题库进行管理，功能包括增加试题、删除试题、修改试题。同时还可以增加科目。 四、试卷生成：可以指定试卷的所属科目、试卷编号和试卷包含的各题型的数量，从试题库里随机或按指定方式抽取试题生成一份原始试卷。 五、学生在线测试：当用户登陆试题库管理系统后通过在线测试子系统利用
数据挖掘考试题
数据挖掘考试题 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
数据挖掘考试题 一．选择题 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 (单链) (全链) C.组平均方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C关联规则分析 D聚类 4.关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是( ) 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。 均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN使用基于密度的概念。 均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇 均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward’s Method说法错误的是：( ) A.对噪声点和离群点敏感度比较小 B.擅长处理球状的簇 C.对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差 D.当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似 6.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：( ) A.具有全局优化目标函数 B.Group Average擅长处理球状的簇
C.可以处理不同大小簇的能力 D.Max对噪声点和离群点很敏感 7.下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事：( ) A.一旦两个簇合并，该操作就不能撤销 B.算法的终止条件是仅剩下一个簇 C.空间复杂度为()2m O D.具有全局优化目标函数 8.规则{牛奶，尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分别为：( ) 9.下列( )是属于分裂层次聚类的方法。 Average 10.对下图数据进行凝聚聚类操作，簇间相似度使用MAX计算，第二步是哪两个簇合并：( ) A.在{3}和{l,2}合并 B.{3}和{4,5}合并 C.{2,3}和{4,5}合并 D. {2,3}和{4,5}形成簇和{3}合并 二．填空题： 1.属性包括的四种类型：、、、。 2.是两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值。 3. 基本凝聚层次聚类算法空间复杂度，时间复杂度，如果某个簇到其他所有簇的距离存放在一个有序表或堆中，层次聚类所需要的时间复杂度将为。 4. 聚类中，定义簇间的相似度的方法有（写出四 个）：、、、。 5. 层次聚类技术是第二类重要的聚类方法。两种层次聚类的基本方 法：、。 6. 组平均是一种界于和之间的折中方法。
超市管理系统课程设计报告
超市管理系统课程 设计报告 1 2020年4月19日
交通运输工程学院 Visual Foxpro 课程设计报告 设计名称:<超市进货供货管理系统> 系 (院): 交通运输工程学院 专业班级: 学号: 姓名: 指导老师: 设计时间: 6月
目录 课程设计任务书 (1) 一、前言 1、课程设计的目的和意义 2、系统功能设计 3、创立项目管理文件 二、 VFP课程设计说明书 1、系统概述 2、系统总体设计 3、数据库设计 4、系统的具体设计过程 5、调试运行退出 6、结束语 7、主程序代码 8、参考文献 3 2020年4月19日
一、前言 1、课程设计的目的和意义 当今,人类正在步入一个以智力资源的占有和配置,知识生 产、分配和使用为最重要因素的知识经济时代,为了适应知识经济时代发展的需要,大力推动信息产业的发展,我们经过对货物信息 管理系统的设计,来提高货物的操作能力,及对理论知识的实践能力,从而提高货物的基本素质,使其能更好的满足社会需求。 超市进货供货管理系统是一个简单实用的系统,它是超市进行货物管理的好帮手。此软件功能齐全,设计合理,使用方便,适合小型超市对繁杂的商品信息信息进行统筹管理,具有严格的系统使用权限管理,具有完善的管理功能,强大的查询功能。 我们进行本次课程设计的主要目的是经过上机实践操作,熟练掌握数据库的设计、表单的设计、表单与数据库的连接、SQL语 言的使用和了解它的功能:数据定义、数据操纵、数据控制,以及 简单VF程序的编写。基本实现货物信息的管理,包括系统的登 录、货物信息的录入、货物信息的浏览、货物信息的查询、货物 信息的修改和货物信息的删除,并对Visual FoxPro6.0的各种功 能有进一步的了解,为我们更进一步深入的学习奠定基础,并在实 践中提高我们的实际应用能力,为我们以后的学习和工作提供方便,使我们更容易融入当今社会,顺应知识经济发展的趋势。 4 2020年4月19日
试卷管理系统(课程设计)
课程设计报告 课程设计名称：数据库原理与应用 系部：二系 学生姓名： 班级： 学号： 成绩： 指导教师： 开课时间：2011-2012 学年 1 学期一．设计题目：
试卷管理系统 二．主要内容： 系部教务管理工作中一项重要的工作是考试试卷的管理工作。教务处对于管理大量的试卷数据的难度还是相当大的。此外，还需要方便教师能够对自己出的试题能够及时更新和修改。为了能够方便教务处和教师能够试卷进行有效的方便的管理，设计出了此试卷库管理系统。 随着计算机技术的不断发展和普及，将会对试卷管理工作提出更高的功能和管理要求，该系统必须要不断地改进，从而使得试卷库管理工作能够更加合理和快捷。 三．具体要求 1.课程设计的内容独立自主完成，课程设计报告内容完整、格式规范、排版整 洁美观； 2.后台数据库采用MS SQL SERVER2005，前台界面语言不限，编写的程序代 码，须有较详细的注释说明； 四．进度安排 课程设计安排： 16周 星期一讲解课程设计的内容，安排每一天的具体任务，分配并熟悉题目； 星期二需求分析：给出系统的功能需求、性能需求，并绘制DFD和DD； 星期三概念结构设计：绘制实体属性图（可选），局部ER图和全局ER图； 星期四逻辑结构设计：转换、优化、外模式的设计； 星期五物理结构设计及数据库实施； 17周 星期一应用程序编制调试、整理课程设计报告，并检查； 星期二根据反馈结果修改课程设计； 星期三提交作业 上交的材料：课程设计的电子稿、打印稿、源码（SQL代码和程序代码）五．成绩评定 考核方法：现场验收（占50%），课程设计报告（占50%）。
考核内容：学习态度（出勤情况，平时表现等）、方案合理性、各阶段的图表与程序编制质量、设计报告质量。 成绩评定：优，良，中，及格，不及格。 特别说明：（1）如发现抄袭，按照不及格处理。 （2）材料不齐的，考核等级降一级。电子稿件以压缩文件的形 式上交，压缩命名为：11位学号+姓名 正文撰写包含的内容： 1.需求分析 1.1功能需求： （1）试卷管理：系统应当允许教师在获得权限的情况下随时能够进行试卷的补充，且能够对自己出的试卷进行编辑，对其他人的试卷只能查看。管理员可以给定老师出试卷的题型和科目，老师按照所需题型设计题目，再由题目组成试卷。（2）教师管理：管理员能够新建或删除教师信息，并赋予其权限。 （3）科目管理：由管理员添加新科目或删除科目。教师按照科目出试卷。（4）题型管理：管理员必须给定选择，判断，填空，问答，这四种题型。其余题型任意添加。 （5）权限管理：管理员可以增加或删除教师并指定教师科目的权限。教师得到与自身相关的权限，才能够够对试卷库做出相应的管理。 总的功能模块图如下： 试卷管理系统 管理员管理教师管理 科目管理教 师 管 理 题 型 管 理 题 目 管 理 试 卷 管 理
最新数据挖掘考试题目——关联分析资料
数据挖掘考试题目——关联分析 一、10个选择 1.以下属于关联分析的是（） A．CPU性能预测B．购物篮分析 C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（） A．K-means B．Bayes Network C．C4.5 D．Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。 A．简洁性B．确定性 C．实用性D．新颖性 4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略（） A．抽样B．剪枝 C．缓冲D．并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（） A．支持度阈值增大B．项数减少 C．事务数减少D．减小硬盘读写速率 6.Apriori算法使用到以下哪些东东（） A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树 C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图 7.非频繁模式（） A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣 C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之] A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1 C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的 9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是（） A．存储数据B．查找 C．加速查找D．剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是（） A．SPSS Modeler B．Weka C．Apache Spark D．Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。 2.关联规则的评价度量主要有：和。 3.关联规则挖掘的算法主要有：和。 4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为。
个人信息管理系统-课程设计报告
《数据库系统概论》 课程设计报告 题目：个人信息管理系统 专业：网络工程 班级： 姓名： 指导教师： 成绩： 计算机学院 2017年12月8日
目录 一课程设计的目的与意义 (2) 1.1课程设计的目的 (2) 1.2 课程设计的意义 (3) 二需求分析 (4) 2.1 用户需求 (4) 2.2 系统需要实现的功能和操作如下 (5) 2.3 功能需求分析： (5) 三数据库概念模型设计 (7) 四数据库逻辑模型设计 (12) 4.1 一般逻辑模型设计： (12) 4.2 具体逻辑模型设计： (13) 五数据库物理设计与数据库保护设计 (17) 5.1 设计表间关系 (17) 5.2 物理设计 (18) 5.3 保护设计 (19) 六数据库建立 (20) 七课程设计心得与体会 (25) 八参考资料 (26)
一课程设计的目的与意义 1.1课程设计的目的 数据库课程设计是数据库系统原理实践环节的极为重要的部分，其目的是： （1）培养学生能够应用数据库系统原理在需求分析的基础上对系统进行概念设计，学会设计局部ER图，全局ER图； （2）培养学生能够应用数据库系统在概念设计的基础上应用关系规范化理论对系统进行逻辑设计，学会在ER图基础上设 计出易于查询和操作的合理的规范化关系模型； （3）培养学生能够应用SQL语言对所设计的规范化关系模型进行物理设计，并且能够应用事务处理，存储过程，触发器以 保证数据库系统的数据完整性，安全性，一致性，保证数据 共享和防止数据冲突； （4）培养学生理论与实际相结合的能力，使之能够熟练掌握一种数据库系统（如SQL SERVER）的使用，培养学生开发创新 能力； （5）通过设计实际的数据库系统应用课题，使学生进一步熟悉数据库管理系统的操作技术，提高学生独立分析问题，解决问 题，查阅资料以及自学的能力，以适应计算机产业日新月异
数据挖掘课程教学大纲
《统计学》课程教学大纲 英文名：Statistics 课程类别：专业基础课 课程性质：专业课 学分：3学分 课时：54课时 前置课：政治经济学、线性代数、微积分、概率论 主讲教师：徐健腾 选定教材：徐国祥，统计学，上海人民出版社，2007 课程概述： 本课程是运用统计数量分析的基本理论和方法，紧密结合社会经济实践，分析社会经济现象的数量表现、数量关系和数量变化规律的一门方法论科学。该课程首先对统计学的基本问题作了描述，包括统计学的概念、统计学的发展简史、统计工作的程序、统计分析软件、统计学的应用领域；其次介绍了统计学的核心概念，包括统计学的常用术语、统计指标与统计指标体系、统计方法和模型构建；再次介绍了描述统计学的基本内容，包括数据的计量与种类、统计数据的搜集与整理、统计表与统计图、集中趋势的测度、离散程度的测度、分布偏态与峰度的测度、指数体系与因素分析、几种常用的经济指数以及综合评价指数等；最后介绍了推断统计学的基本内容，包括抽样推断、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析等。 教学目的： 通过本课程的学习，要求学生能够全面掌握统计学的基本理论和基本方法，了解统计学发展的简单历史过程，熟悉统计工作的基本程序和统计学的应用领域；同时要求学生能根据统计研究的目的、统计数据的来源渠道和数据类型的不同，选择恰当的数学模型来对社会经济现象进行拟合。为了结合非统计学专业学生的学习要求和教学内容的完整性，要求学生能够掌握必需的统计分析方法和基本的统计指标知识，为深入进行经济分析和理论研究提供依据。 教学方法： 使用本教材要注意理论与实践相结合，着重培养学生综合的分析问题和解决问题的能力、培养他们的实际动手能力。教学过程中应尽量避开繁琐的数学公式推导，以案例为依托，结合实际例子讲清楚统计公式的应用方法。在内容上，立足于“大统计”的角度，从统计数据出发，以统计数据的处理和分析为核心，并根据统计教学的实际需要构建本课程的内容体系。在方法上，力求简明易
在线考试系统课程设计
一、需求分析 计算机技术没有应用到考试上时，组织一次考试只是要经过五步：人工出 题，考生考试，人工阅卷，成绩评估和试卷分析，这是一项十分繁琐和容易出错的工作，教师的工作量非常的大。很明显，传统的考试方式已经不再适应现代考试的需要。如今，信息技术的迅猛发展，应用不断扩大，教学和虚拟大学等相继出现，这些应用正逐步深入到千家万户，人们迫切要求利用这些技术来进行在线考试，以减少教师的工作负担并提高工作效率，同时提高考试的质量，从而使考试更趋于公正，客观，更加激发学生的兴趣。例如，目前许多国际著名的计算机公司所举办的各种认证考试绝大部分是采用这种形式。 二、数据库设计 1， 概念模型设计（E —R 图） 用户信息 是否已经登录 用户姓名 用户账号 用户密码 是否参加了考试 用户类型 试题题库 选项C 选项D 选项E 选项F 选项B 选项A 试题类型 试题编号 试题答案 试题题目
学生考试试卷 试卷类型 题库中的编号 题目在试卷中的编号 题目答案 选项A 选项C 选项B 选项D 选项E 考生答案 学生成绩 考生编号 考生成绩 选择题成绩 判断题成绩 填空题成绩 系统参数 考试时间 参数编号 选项F
2、E-R图转为逻辑模型的方法及过程 在sql中创建一个新的数据库CET6，以E—R图中的实体的名称创建表。设计表时，以该E—R图中的属性为列名，根据实际情况确定其数据类型和长度，在必须唯一的列名处设计主键。在sql中一共建立七个表来实现CET6模拟考试系统应用程序数据的连接。其中，UserType表示数据类型，0表示学生，1表示管理员。UserId表示用户账号，UserName表示用户姓名，UserPsw表示用户密码。HaveIn，HaveTest分别表示用户是否登录和参加考试。TypeId，TypeName分别表示试题类型和试题类型名。XZT_BL，XZT_FZ分别表示选择题的分值和比例。判断题和填空题类推。StudentId表示考生考号，TopicId、PaperTopId分别表示试题在题库和试卷中的编号。TopicName、TopicAnswer表示试题题目和答案。 3、逻辑模型 TB_User（用户信息表） TB_TestType（试题类型表） TB_Param(系统参数表) TB_StuTest(学生考试试卷表) TB_Grade(学生分数表)
《数据挖掘》试题与答案
一、解答题（满分30分，每小题5分） 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有： 1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。 3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。
在线考试系统的设计与实现
南京理工大学泰州科技学院 计算机科学与技术系计算机科学与技术专业11(1)班级 课程名：数据库原理及应用课程设计课程设计说明书 姓名：任琰学号：1109030135指导老师：王云 设计地点：四号楼4301教室 起讫时间：2013.07.01—2013.07.05 完成报告书时间：2013年7月5日 计算机科学与技术系编印 2013年1月
课程设计要求 各专业学生应根据课程任教老师的要求，做出选题计划，并按下列要求完成课程设计任务。 一、学生应按照老师的要求完成规定的课程设计任务量。 二、课程设计报告书要求格式统一，字迹工整，语言简练,文字通顺,按课程设计格式要求书写。程序清单不够填写时统一用A4纸补充并粘贴。对不按格式要求书写或打印的报告书一律不收，也不得进行答辩和评分。 三、必须独立完成课程设计，不得相互抄袭。在答辩和批阅过程中发现源程序相同或有大面积抄袭现象，课程任教老师有权通知学生重做，不得给予评分，并通知相关系部做出处理。 四、学生课程设计结束后应提交的材料： （1）课程设计说明书（3000字以上）； （2）包含完整的、正确的源程序代码（含电子文档）； （3）答辨材料（介绍课程设计要点）。
参考文献情况 序号名称编著者出版社 1《数据库系统原理与设计实验教程》吴京慧清华大学出版社2《SQL SERVER2000数据库原理及应用》徐人凤北京高等教育出版社3《数据库系统概论》萨师煊高等教育出版社4《在线考试系统的设计与实现》崔小军襄樊职业技术学院报5《考试分析系统和题库的设计与实现》李大可四川师范大学出版社
课程设计考核情况 教师评价情况 指导老师评语: 指导老师：_____________(签名) 日期：年月日 学生答辩情况 答辩（组）评语: 主答辩老师:____________(签名) 答辩日期:年月日 综合成绩评定情况 综合评价等级:__________________ 注：共分五个等级(1.优秀2、良好3、中等4、及格5、不合格)
数据挖掘考试题库讲解
一、名词解释 1.数据仓库：是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新 的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。 2.孤立点：指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。 3.OLAP：OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，以数据仓库为基础的数据分析处 理，是共享多维信息的快速分析，是被专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。 4.粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度影响存 放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。 5.数据规范化：指将数据按比例缩放(如更换大单位)，使之落入一个特定的区域 （如0－1）以提高数据挖掘效率的方法。规范化的常用方法有：最大－最小规范化、零－均值规范化、小数定标规范化。 6.关联知识：是反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。如果两项 或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。 7.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐 含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 8.OLTP：OLTP为联机事务处理的缩写，OLAP是联机分析处理的缩写。前者是以数 据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据进行查询和增、删、改等处理。 9.ROLAP：是基于关系数据库存储方式的，在这种结构中，多维数据被映像成二维 关系表，通常采用星型或雪花型架构，由一个事实表和多个维度表构成。10.MOLAP：是基于类似于“超立方”块的OLAP存储结构，由许多经压缩的、类似 于多维数组的对象构成，并带有高度压缩的索引及指针结构，通过直接偏移计算进行存取。 11.数据归约：缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能 够得到和原始数据相同的分析结果。 12.广义知识：通过对大量数据的归纳、概括和抽象，提炼出带有普遍性的、概括 性的描述统计的知识。 13.预测型知识：是根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数 据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。 14.偏差型知识：是对差异和极端特例的描述，用于揭示事物偏离常规的异常现象， 如标准类外的特例，数据聚类外的离群值等。