[发明专利]学校信息库的管理方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于计算机领域，尤其涉及一种学校信息库的管理技术。

背景技术

随着信息化程度的提高，学校也引进了学校信息库，利用学校现有的教育资源信息数据库，自动发现对学校管理与决策有用的知识，为学校的管理与决策提供科学手段。知识发现中主要利用数据挖掘技术。目前学校的管理与决策主要是由手工或简单的统计来完成。

在实现现有技术的技术方案中，发现现有技术存在如下问题：

(1)不能快速检测。手工方式不能够在学生或者课程数据产生初期几天甚至更短的时间内进行分析，发现有利于学校教育或者监督策略的快速布置。

(2)不能自动检测。绝大部分的学生或者课程检测工作不能自动完成，需要人工参与，并且不能够更加快速地完成检测。

(3)不能对所有学生或课程，及不固定特征进行检测。只能针对学生或课程的固定特征进行，并且只能检测部分学生或者课程。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种学校信息库的管理方法，旨在解决现有的技术方案不能快速检测，不能自动检测的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种学校信息库的管理方法，所述方法包括：

获取学生的原始数据，对原始数据进行属性约减处理并产生表示学生或者课程的特征参数；

依据该学生或者课程的特征参数构造基于聚类的检测模型；

利用所述检测模型进行检测以实现学校信息库的管理。

另一方面，本发明还提供一种学校信息库的管理系统，所述系统包括：

约减单元，用于获取学生的原始数据，对原始数据进行属性约减处理并产生表示学生或者课程的特征参数；

构造单元，用于依据该学生或者课程的特征参数构造基于聚类的检测模型；

检测单元，用于利用所述检测模型进行检测以实现学校信息库的管理。

在本发明实施例中，本发明提供的技术方案通过属性约减处理，构造基于聚类的检测模型来实现学校信息库的管理，采用了上述方法进行学校信息库的管理具有快速检测，自动检测的优点。

附图说明

图1是本发明提供的一种学校信息库的管理方法的流程图；

图2是本发明具体实施方式提供的检测模型产生过程示意图；

图3为本发明具体实施方式提供的决策树部分分析结果的示意图；

图4为本发明具体实施方式提供的聚类模型示意图；

图5为本发明具体实施方式提供的被聚类成两类的分析结果示意图；

图6是本发明具体实施方式提供的一种学校信息库管理系统的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供的一种学校信息库的管理方法，该方法如图1所示，包括如下步骤：

S11、获取学生的原始数据，对原始数据进行属性约减处理并产生表示学生或者课程的特征参数；

S12、依据学生或者课程的特征参数构造基于聚类的检测模型；

S13、利用上述检测模型进行检测以实现学校信息库的管理。

本发明提供的检测方法具有如下优点：

(1)快速检测。能够在学生或者课程数据产生初期几天甚至更短的时间内发现，有利于学校教育或者监督策略的快速布置。

(2)自动检测。软硬件布置后，绝大部分的学生或者课程检测工作可以自动完成，不需要人工参与。自动检测同时也意味着能够更加快速地完成检测。

(3)检测所有的学生或者课程。由于学生或者课程特征不固定，我们不针对特定的学生或者课程类型，而是利用决策树算法自动挖掘出可疑的、感兴趣的数据属性。这种利用决策树算法实现的自适应属性选择能够检测现有的所有学生或者课程类型及其变型，也同样适用于检测新的学生或者课程类型。其具体的检测算法可以采用神经元网络、决策树和聚类三种数据挖掘算法。下面结合检测模型和检测进行描述。

检测模型的产生分为属性约减、特征产生和检测模型产生三个步骤，其产生过程如图2所示。

(1)属性约减