大学生体质测试成绩管理系统中异常检测与可视化技术研究

发布时间：2020-07-11 15:02

【摘要】：大学生体质测试是高校体育教学的重要工作,但使用Excel的半手工处理具有大数据量的体质测试数据仍比较困难。大学生体质测试成绩管理系统是针对体质测试工作流程设计的B/S系统,它能大大提高体质测试工作效率,避免半手工操作可能造成的误差,还利用机器学习和数据挖掘技术对体质测试数据进行分析处理,发现体质测试过程中存在的问题,分析学生体质数据的发展趋势。除具有管理信息系统的基本功能外,还解决了成绩导入、分数计算、成绩上报、通知通告等需求,这些功能所解决的往往是体质测试工作中最令教师困扰的问题。同时,系统还具有两个核心功能:异常数据检测和数据可视化。体质测试工作中常常因各种原因出现的异常数据会使整体数据的可信度下降,对测试的公平性和后续数据研究都造成了障碍。本文结合基于距离、密度、聚类的异常检测方法,根据体质测试数据的特点,提出了一种异常检测融合算法(ADF-PFT)。ADF-PFT将k均值聚类结果、当前数据节点与历史数据的欧式距离、当前节点的密度作为异常程度的度量,通过特定的权值融合。通过实验验证,该算法能在大量的体质测试数据中,较为准确和高效的找出异常数据,具有较低的误检率,能够有效辅助高校体育教学部老师对异常数据进行进一步处理。借助基于web的可视化工具,将数据可视化技术运用到大学生体质测试成绩管理系统中,能够在体质测试数据分析工作中发挥重要的作用。依据数据可视化的基本处理流程,着重研究了体质测试数据的预处理方案。尤其是针对缺项数据,提出了一种综合性的处理策略:当少量缺项时,使用基于朴素贝叶斯分类的随机填补方法;当中量缺项时,使用基于KNN的加权均值填补方法;当大量缺项时,直接删除数据。其次,系统还提供可视化的多个应用场景。在具体应用的过程中,通过可视化图像的科学分析,发现并证明了男女生体质测试总分的差异性——女生总分总是高于男生;并通过可视化分析得出差异是力量评价指标的不同和及格率相差较大造成的。
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：G804.49;TP311.13
【图文】：

流程图,数据可视化,流程图

是常规数理统计分析数据中不具有的独特优势。同时，可视化可以提高用户对信逡逑息理解的效率，具有辅助记忆的作用，帮助用户通过人脑处理图像信息的时候充逡逑当高速缓存的作用，准确高效的理解图像所表达的信息。逡逑信息传播和协同。传播信息的最有效途径就是将数据可视化，从而让信息可逡逑共享、可协同处理、可过滤。可视化图像好比一种无国界的语言，在信息传播的逡逑过程中能够发挥重要的作用。逡逑２．３．２邋数据可视化流程简介逡逑数据可视化有固定处理流程，通常包括数据收集、数据预处理、过滤、映射、逡逑绘制等过程。每个过程都包含着特定算法、技术和方法，不是一步就可以完成Ｍ。逡逑数据可视化流程如图２．１所示。逡逑逦＾邋逦逦逦逦邋－Ｖ－逦■＞．逦逡逑

体质测试,均值算法,数据选取,欧式距离

也就是节点＆与其最近的聚类中心的欧式距离。在使用ｋ均值算法聚类的过程中，逡逑通过用多组数据对ｋ值的多次探测实验，得到不同ｋ值下所有节点质心距离的平逡逑均值。通过图３．１可以看出，当ｋ＝５时是拐点，因而对于体质测试数据选取ｋ＝５逡逑是合适的。逡逑１７逡逑

统计图,误检率,统计图,组数据

逦０．３逦０．３逡逑由图３．２可知，传统的ｋ均值聚类方法对异常成绩检测的误检率较高，逡逑ＰＦＴ－ＯＩ相比传统的ｋ均值聚类方法在误检率方面有明显的降低，尤其是当ｃｔ邋＝逡逑０．４，（３邋＝邋０．３，逦０．３时，误检率达到较低水平。逡逑文验２逦＾２邋ＰＦＴ－ＯＩ邋Ｔ邋－Ａ－邋ＰＦＴ－ＯＩ邋２逡逑３０％逡逑２５％逡逑逦逦ub—逦—Ａ逦－Ｓ＾－邋＞－２３．３１逡逑２０％逦＾一邋、逡逑逦一－邋￣逡逑＞Ｕ３４逡逑１０％邋＇逡逑５％逡逑0％ｌ逦逦逦．逦＞逦１逦逦逦逦逡逑１逦２逦３逦４逦５逦６逦７逡逑图３．２邋７组数据误检率统计图逡逑使用相同数据集的情况下，从以上两个实验可以看出，ＰＦＴ－ＯＩ相比于传统ｋ逡逑均值聚类方法有较低的误检率，大大提升了异常检测的精度。逡逑３．６本草小结逡逑本章主要介绍了邋ＡＤＦ－ＰＦＴ算法的主要内容。首先，简要介绍了算法的产生逡逑２２逡逑

【参考文献】