针对学生质量参差不齐的问题，提出了一种基于频繁模式谱聚类的课程关联分类模型和学生成绩预测算法。利用 Apriori 和 FP-growth 算法对课程进行关联分析，为学生提供有针对性的学业指导。同时，通过谱聚类算法进行课程分类，为高校教学改革和管理决策提供依据。实验结果表明，FP-growth 算法在虚警率和漏检率方面优于 Apriori 算法。
课程关联分类与学生成绩预测研究
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课程设计：学生成绩管理系统
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学生成绩管理系统研究现状综述
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一、系统功能拓展
早期系统主要集中于成绩录入、查询和统计分析等基本功能。当前研究则拓展至以下方面：
个性化学习支持: 系统整合学生学习数据，提供定制化的学习建议和反馈。
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二、技术应用创新
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学生成绩分析与管理平台是一个基于Web技术的综合管理系统，主要用于学生的成绩分析和管理。系统采用了MVC架构设计，利用JSP技术和UML进行面向对象的分析和建模。系统包含学生工作办公室管理、教务办公室管理、教师查询和学生查询等多个子系统。主要功能包括学生成绩的统计分析、横向和纵向成绩分析，以及成绩的录入、存储、查询和统计。此外，系统还支持教务管理和学生信息管理，为学校和企业提供评估学生综合素质和管理教育教学质量的依据。系统的技术架构涵盖了JSP技术、MVC设计模式、Java语言和EJB技术，保证了系统的稳定性和可扩展性。安全性方面，系统通过访问控制、数据加密和审核机制确保了敏感数据和操作的安全
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成绩信息
学号：'95001'
课程编号：1
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利用 Delphi 构建的学生成绩管理系统。
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