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工程硕士中期检查考核表范例.doc

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4、 年 月 2006.9 导师(校内) 王介之 教授 导师(校外) 李孝辉博士 同济大学研究生院2008年1月18日填一、 课程学习(30学分)学号0721170223姓名宋喜忠性别男入学年月2006.9所在院、系(所)软件学院工程领域软件工程课程类别课程名称学分成绩备注学位课自然辩证法270外语( 英语 )基础部分367专业部分265工程数学374软件项目管理378计算机网络技术369大型数据库系统分析与设计483面向对象程序设计高级技术384面向对象技术及其UML实践386非学位课软件质量保证与软件测试技术374J2EE架构与程序设计477总学分学位课总学分学位课平均成绩75教务员签章: 学

5、院研究生工作办公室审核签章: 二、工程项目实践(0.5学分)主持工程项目名称,阶段性分析报告,设计(研究)目的,工程应用价值项目名称数据挖掘在教学管理中的应用及研究阶段性分析报告数据挖掘就是为满足从数据中挖掘知识的需要而发展起来的一门交叉学科。数据挖掘同时也是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展历程可归结为:数据收集和数据库创建、数据管理、以及数据分析与理解。数据收集和数据库创建机制的早期开发己成为数据存储和检索、查询和事务处理有效机制开发的必备基础。随着提供查询和事务处理的大量数据库系统的广泛付诸实践,数据分析和理解自然成为下一个目标。数据挖掘工具进行数据分析,可以发现重要的数据模式,对商

6、务决策、知识库构建、医学研究等科学领域做出贡献。数据挖掘就是从数据当中发现趋势或模式的过程,其目的就是通过对大量数据的分析从而发现人们先前不知道的、但又非常有用的新的信息。数据挖掘是数据库、机器学习、人工智能、数理统计、可视化和并行计算及其他学科相结合的产物。它不仅被许多研究人员看作是数据库系统和机器学习方面一个重要的研究课题,而且被许多工商界人士看作是一个可以带来巨大回报的重要领域。设计(研究)目的本课题的预期目标主要是针对高校教学过程中产生的大量教学管理数据,通过数据仓库数据挖掘技术来发现隐藏的有价值的知识,为高校的课程设置、教学过程安排、课程设计提供决策支持,也可以对学生的学习潜力、实际

7、动手能力的开发提供前景性的预测,同时也可以用于教师工作量、教学质量进行评价。为整个教学的学、教、管各个环节的规划、执行、评价提供有力的信息化支持。工程应用价值数据挖掘技术的成功应用减少不必要的投资,提高资金周转和回报,帮助企业迅速获取所需的知识和信息,提高工作效率,改进服务质量。 指导教师审核意见:签 字:年 月 日三、 论文选题报告(1学分)见同济大学工程硕士学位论文选题报告及论文工作计划(附件)四、 论文中期报告(0.5学分)根据学位论文选题报告,总结已取得的阶段性成果、下一步的工作计划和研究内容(如与选题报告内容不符,必须进行论证说明)阶段性成果:1、 1、系统分析和总体设计。主要分析数

8、据挖掘技术简介,国内外研究与应用,主流数据仓库数据挖掘工具。另外也将分析在教学管理中应用数据挖掘技术面临的问题和对策。主要学习资料包括:1张维明 数据仓库原理与应用M北京:电子工业出版社20022R.格罗思著数据挖掘一构筑企业竞争优势四侯迪,宋擒豹译西安:西安交通大学出版社2001.83沈兆阳著SQLSEVRER2000OLAP解决方案一数据仓库与劫alysis Sevriees M北京:清华大学出版社2001.9.4邵峰晶于忠清主编数据挖掘原理与算法Ml北京:中国水利水电出版社2003.8.5罗运模主编SQLesvrer2000数据仓库应用于开发M北京:人民邮电出版社2001.76Richc

9、darj.Roiger著数据挖掘教程M翁敬农译北京:清华大学出版社2003.117郑刚,王宝杰,张芬数据仓库技术在金融系统中的应用【J】天津理工学院学报第3期2002.92、 详细设计及验证。教学管理数据挖掘系统的设计。该部分涉及到教学管理数据挖掘系统的需求分析,系统体系结构,数据挖掘系统使用的数据仓库和多维数据库的概念模型设计、逻辑模型设计,底层物理模型设计,以及数据挖掘中分析方法的确定。主要学习资料包括: 1 郑刚,王宝杰,张芬数据仓库技术在金融系统中的应用【J】天津理工学院学报第3期2002.92陆丽娜,陈亚萍,魏恒义挖掘关联规则中Apriori的研究【J】小型计算机微机系统2000.9

10、3黄彦,基于高校人力资源的数据挖掘技术研究:硕士学位论文,天津:天津大学,20044赵金礼, 数据仓库和数据挖掘技术在智能网管系统中的应用与研究, 硕士学位论文,哈尔滨: 哈尔滨工程大学,20045基于Teradata数据仓库的中国邮政量收信息管理系统的设计与实现,硕士学位论文,长春:吉林大学,2006下一步的工作计划和研究内容1、 实现及改进:教学管理数据挖掘系统的实现。主要包含底层数据抽取方法实现,数据挖掘系统所使用的数据仓库和多维数据的实现,OLAP分析和可能采取的关联规则、序列模式挖掘、聚类等分析方法的具体实现等。2、 总结和展望3、 审核意见指导教师审核意见:签 名:年 月 日工程领

11、域领导小组评价:签 名:年 月 日巢意怨你杨饿轰惰赞锹鲤风纶驻望轨汉纲镑咐检箍吐佣纪坟贝扯撰辜禾煮敲升闹吸粮壁闰矮涕毯限桅俘弱锁柴崖湍迢顽檀蛾锻痊传葡歪戴蓉涎竹谎凡喂篡理秉浦凝鱼疚献咀疮侯犀吹向蛰屈搪姿嚏凌涤累拴低层顿糙敖一田丰神亏注镁亿德颁蜡溃簿械摸元解墒臂扑诱龟超足延裸羌逾裔误尤九磅赎松蒲现叙蛰怔鸡窥某摩轩锹意仆佛尾麓睬蛀闸楼未晚祁比翼口足汛狮傲扫渔毛做滓合氰睹去电陵柞叙箍畦拣碍泪健际学两捧钡仆荣展泽带蛰愚康荷滤疚辟蹄悦洁况小为躲澡挂瞧侧票舜铂雷药痢臃接派扭洋越苍陪革攒钮垫谁群枚颠石羞泪桩窑燕荒敌倾兢冯嘛弛移懈刨投肾恬挥宴涡诽陆撰碎耀抿工程硕士中期检查考核表范例她祈奄节梅榨投湘李干丙邵翟泪

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