摘要：针对聚类算法在教育大数据应用中存在的聚类数目依赖人工经验等问题,提出一种新的聚类有效性指标,用簇内全部样本与簇中心的距离之和表示簇内紧密度,用任意两簇间样本距离和的最小值表示簇间分离度,通过平衡簇内紧密度和簇间分离度之间的关系,实现最优聚类的划分。在UCI和KDD CUP99数据集上的测试结果表明,新指标的聚类质量评价结果有效、可靠。在此基础上,结合近邻传播算法设计新的聚类分析模型,使用该模型对某高校学生的职业能力进行聚类分析,结果表明:新模型能够准确地给出聚类数目k,有效地挖掘出学生的职业倾向,可以为大学生职业潜能分析、企业的人才选择提供依据与决策。

摘要：为了更好地评价无监督聚类算法的聚类质量,解决因簇中心重叠而导致的聚类评价结果失效等问题,对常用聚类评价指标进行了分析,提出一个新的内部评价指标,将簇间邻近边界点的最小距离平方和与簇内样本个数的乘积作为整个样本集的分离度,平衡了簇间分离度与簇内紧致度的关系;提出一种新的密度计算方法,将样本集与各样本的平均距离比值较大的对象作为高密度点,使用最大乘积法选取相对分散且具有较高密度的数据对象作为初始聚类中心,增强了K-medoids算法初始中心点的代表性和算法的稳定性,在此基础上,结合新提出的内部评价指标设计了聚类质量评价模型,在UCI和KDDCUP99数据集上的实验结果表明,新模型能够对无先验知识样本进行有效聚类和合理评价,能够给出最优聚类数目或最优聚类范围.

摘要：针对VBScript在输入大批数据时所表现出的不足,提出了以XML文件为载体,利用***设计的交互程序将大批数据写入XML文件完成参数预定义,VBScrip程序通过查询XML文件获取参数值,从而取代inputbox函数的单一交互方式,实现了VBScrip交互性能的优化。该优化方法在域环境下的登录脚本中已成功使用,结果表明该方法使用方便,提高了VBScript程序在输入大批量参数时的执行效率。

摘要：针对广东松山职业技术学院当前上机考试中面临的一些常见问题,采用脚本技术、域环境与组策略相结合的方式,构建基于活动目录的网络考试系统,详细介绍了该系统的设计思路并提供了核心部分的脚本代码,该方案的实施结果表明,该系统功能实用、服务器端设置方便,考试过程中客户端能够正确执行登录与注销脚本,并能按照DC的指令进入倒计时状态,完成试卷的自动上传。实现了对网络考试环境的有效管理,解决了网络考试工作中的一些棘手问题。

摘要：针对K-means聚类算法在成绩评价中存在的稳定性低,聚类数难确定的问题,提出了一种改进K中心点聚类算法,将样本集与样本的各自平均距离比值作为样本的密度参数,采用最大距离乘积法选择密度较大且距离较远的k个样本作为初始聚类中心,在此基础上,结合聚类评价指标DB设计了聚类质量评价模型。通过对某高校学生成绩的聚类分析结果表明:该模型能够准确地给出聚类数k,有效地挖掘出学生多门课程成绩的分布情况,可以为个性化教学的实施提供一种新的解决方案。

摘要：微课教学已成为一种流行趋势,教师在教学过程中应该把控好教学内容,制定完善的教学方法,以满足高中生的英语学习需求。在＂微课＂设计中,教师要充分利用各种教学工具,丰富课堂教学形式,帮助学生认识和学习英语,拓展他们的英语知识视野,掌握更多的英语词汇,准确地分析英语文章中的句子,从而达到高中英语课堂教学目的,提升学生的英语学习质量。