MIND应用
2016-10-04 09:40:43 0 举报AI智能生成
MIND-应用
作者其他创作
大纲/内容
成绩预测分析
合格率
输入：初修课程总数、初修课程合格门数
计算模型：初修合格门数/初修课程总数
不同学年学生课程合格率的变化趋势
优秀率
输入：初修课程总数、初修课程优秀门数
计算模型：初修课程优秀门数/初修课程总数
不同学年学生课程优秀率的变化趋势
绩点指数
输入：课程成绩、课程学分
计算模型：(∑课程成绩/∑课程学分)/10-5
不同学年学生课程绩点指数的变化趋势
学生成绩分类评价
输入：学生课程合格率、优秀率、绩点指数
计算模型：基于k-均值聚类算法的学生成绩分类模型
学生成绩预测
输入：学生学习勤奋指数、任职繁忙指数、家庭贫困指数、受资助指数；课程成绩合格率、优秀率、绩点指数
计算模型：基于灰色GM(1,1)与BP神经网络组合预测模型的成绩预测研究
消费预警分析
三餐占比
输入：学生月总消费金额、学生月三餐消费金额
计算模型：学生月三餐消费金额/学生月总消费金额
不同月份、不同性别、不同贫困类型的学生三餐占比变化趋势
购物占比
输入：学生月消费总金额、学生月购物总金额
计算模型：学生月购物总金额/学生月消费总金额
不同月份、不同性别、不同类型的学生购物占比变化趋势
月次均早餐费用
输入：学生月早餐总费用、学生月早餐次数
计算模型：学生月早餐总费用/学生月早餐次数
月次均午餐费用
输入：学生月午餐总费用、学生月午餐次数
计算模型：学生月午餐总费用/学生月午餐次数
月次均晚餐费用
输入：学生月晚餐总费用、学生月晚餐次数
计算模型：学生月晚餐总费用/学生月晚餐次数
月次均热水费用
输入：学生月热水总费用、学生月热水次数
计算模型：学生月热水总费用/学生月热水次数
月次均购物费用
输入：学生月购物总费用、学生月购物次数
计算模型：学生月购物总费用/学生月购物次数
消费指数、贫困概率
输入：三餐占比、购物占比、月次均早餐、午餐、晚餐、热水、购物、贫困类型、性别
计算模型1：基于SVM的消费指数计算
计算模型2：基于logistic回归模型的贫困概率计算
计算模型3：基于smote算法的贫困分类研究
计算不同性别的学生的消费指数、贫困概率
消费预警
对消费指数小于阈值或者贫困概率大于阈值的学生设置消费预警
贫困生监控分析
贫困生消费指数监控
输入：贫困生消费指数、贫困生消费指数上限
输出：超过贫困申消费指数则设置重点监控
贫困生贫困概率监控
输入：贫困生贫困概率、贫困生贫困概率下限
输出：低于贫困概率下限则设置重点监控
重点监控对象
以图表的形式展现重点监控对象名单以及相应的消费指数和贫困概率
标签体系
学生标签
固有特征
消费信息
选课信息
任职信息
受资助信息
家庭信息
自习信息
借书信息
其他标签
指数分析
消费指数
三餐指数
购物指数
热水指数
成绩指数
合格率
优秀率
绩点指数
任职繁忙指数
兼任职务指数
职务级别指数
考核等级指数
受资助指数
受资助金额指数
家庭贫困指数
人均年收入指数
家庭负债指数
学习勤奋指数
图书馆自习指数
图书借阅指数
职业：暂无
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