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Java本科毕设:基于随机森林算法的智能贫困生识别系统源代码.zip

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简介:
这段压缩文件包含了一个以Java语言编写的本科毕业设计项目——基于随机森林算法的智能贫困学生识别系统的完整源代码。 本项目旨在基于随机森林算法构建一个科学合理的智能贫困生认定系统,以解决高校在认定贫困学生工作中存在的困难及不合理问题。通过调研各种相关因素并确立科学的评定标准,整合资源建立统一的资助数据平台,并完善配套政策与措施,制定适合的认定准则。 采用Java EE技术进行集成开发,该系统将使用Java技术构建一个完整且合理的框架体系,在此架构下实现管理员和学生两个角色的功能模块。具体功能包括:管理员管理、学生信息管理、审核流程管理、投票信息处理、院系资料维护、开放时间设定以及专业分类等操作,以满足高校内部对学生贫困情况的管理和分析需求。 研究的主要目标是基于随机森林算法创建一个科学合理的智能系统来认定贫困生,并通过调研和建立标准解决现有问题。此外还将使用Java EE技术开发该系统,实现包括管理员管理在内的多种功能模块,确保可以有效支持校内对学生的资助工作。

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  • Java.zip
    优质
    这段压缩文件包含了一个以Java语言编写的本科毕业设计项目——基于随机森林算法的智能贫困学生识别系统的完整源代码。 本项目旨在基于随机森林算法构建一个科学合理的智能贫困生认定系统,以解决高校在认定贫困学生工作中存在的困难及不合理问题。通过调研各种相关因素并确立科学的评定标准,整合资源建立统一的资助数据平台,并完善配套政策与措施,制定适合的认定准则。 采用Java EE技术进行集成开发,该系统将使用Java技术构建一个完整且合理的框架体系,在此架构下实现管理员和学生两个角色的功能模块。具体功能包括:管理员管理、学生信息管理、审核流程管理、投票信息处理、院系资料维护、开放时间设定以及专业分类等操作,以满足高校内部对学生贫困情况的管理和分析需求。 研究的主要目标是基于随机森林算法创建一个科学合理的智能系统来认定贫困生,并通过调研和建立标准解决现有问题。此外还将使用Java EE技术开发该系统,实现包括管理员管理在内的多种功能模块,确保可以有效支持校内对学生的资助工作。
  • Java利用.zip
    优质
    这是一个基于Java编写的使用随机森林算法来智能化识别贫困学生的系统源代码包,旨在通过数据驱动的方法提高对贫困学生识别的准确性和效率。 为了建立一个科学合理的智能贫困生认定系统来解决高校在认定贫困学生工作中存在的难题以及不公问题,我们基于随机森林算法构建了该系统。通过详细调研,确立了一系列严谨的评定标准,并整合相关资源以创建统一资助数据平台。同时,还完善了配套政策与措施,制定了适合的认定流程。 使用Java EE技术进行集成开发后,此系统的架构设计能够满足学校内部对贫困学生的管理需求。整个软件包括前后端两部分:后端项目名为poor-student-identify-sys;前端项目为poor-student-identify-sys-vue。系统内设有管理员和学生两个角色,并且每个角色都具备不同的功能模块,如: 1. 管理员管理 2. 学生信息管理 3. 审核管理 4. 投票信息管理 5. 院系信息管理 6. 开放时间管理 7. 专业信息管理 除此之外还包括系统设置等其他功能模块,确保能够全面覆盖高校在贫困学生认定中的各项需求。
  • 深度学习Python.zip
    优质
    本资源提供一个基于深度学习算法的贫困学生识别系统的Python实现代码。该系统能够从多维度数据中自动识别潜在的贫困学生群体,旨在帮助教育机构精准资助和援助有需要的学生。 该资源包括项目的全部源码,下载后可以直接使用!本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。如果需要实现其他功能,则需能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。基于深度学习的贫困生认定系统源码(python).zip
  • Java-JSP助学管理.zip
    优质
    这是一个针对高校贫困生管理的设计项目,采用Java和JSP技术开发的学生助学管理系统源代码。适合用于学习参考或课程设计使用。 采用Java技术构建了一个管理系统。整个开发过程首先进行需求分析以确定系统的主要功能。然后对系统进行全面设计与详细设计。总体设计包括系统功能、结构、数据以及安全的设计;详细设计则涉及数据库访问的实现,主要模块的具体实施及关键代码等细节。最后通过功能测试并总结测试结果。 该项目包含完整的程序毕设源代码和数据库文件,并已成功运行。配置环境说明中提供了相关的信息。
  • SSM高校管理Java计.zip
    优质
    本项目为一款基于Spring、Spring MVC和MyBatis框架的高校贫困学生管理系统Java毕业设计。系统旨在高效管理和支持高校对贫困学生的资助工作,提供申请、审核、公示等模块功能。 本段落介绍了一种基于B/S架构的系统设计与实现方法,并使用了Java中的SSM框架以及Eclipse编辑器进行开发。同时结合MySQL数据库的设计来完成整个项目的构建。此外,还提供了配套论文等资料,适用于计算机专业的毕业设计项目。
  • code.rar__C++__c
    优质
    本资源包提供了一个用C++编写的随机森林实现代码。旨在帮助开发者和研究者理解和应用这一强大的机器学习分类与回归方法,适用于多种数据集处理场景。 用C++实现的两类问题随机森林生成算法对学习随机森林很有帮助。
  • 耗预测
    优质
    本研究采用随机森林算法对能源消耗进行预测分析,通过大量历史数据训练模型,旨在提高预测精度和可靠性,为节能减排提供决策支持。 本段落主要涵盖以下内容:1. 分析特征的相关性;2. 使用决策树分析特征的重要性;3. 利用随机森林进行能耗预测;4. 通过超参数调整优化模型参数。
  • Matlab
    优质
    本研究采用MATLAB实现随机森林算法,旨在探索该算法在数据分类与回归分析中的应用效果及优化策略。 随机森林在Matlab中的算法实现可以用于分类和回归,并且可以直接运行。
  • Python
    优质
    本项目采用Python编程语言实现随机森林算法,结合数据集进行训练与预测,旨在优化分类与回归任务中的模型性能。 基于Python的随机森林算法可以使用内置的数据集进行实现。此方法利用了Python强大的数据处理能力和机器学习库scikit-learn中的功能,使得构建、训练以及评估模型变得更加简便高效。通过这种方式,用户能够快速地应用随机森林来解决分类和回归问题,并且无需从零开始编写复杂的代码逻辑。 此外,在使用内置的数据集时,可以方便地进行算法验证与测试,帮助开发者更好地理解随机森林的工作原理及其在实际应用场景中的表现能力。这为初学者提供了一个很好的学习平台,同时也适用于需要快速原型开发的专业人士。
  • 优质
    随机森林的源代码提供了实现随机森林算法的核心编码细节,包括决策树构建、特征选择及投票机制等内容,适合研究与学习使用。 国外基于随机森林思想的分类和回归算法已经调试通过。