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基于RFID的校园学生管理系统研究

王泽  
【摘要】:高校信息化水平是高校整体形象、综合办学能力以及核心竞争力的重要体现。近年来,随着物联网、数据挖掘等信息技术的快速发展,高校信息化建设已经取得较大成果,但依然存在信息孤岛、管理效率低下、资源整合困难等不足之处,制约高校信息化建设进程。学生管理系统是高校信息化建设的重要构成部分,本文围绕基于RFID的校园学生管理系统展开研究,以物联网体系结构为理论支撑,结合RFID技术、GPRS无线通信技术以及嵌入式技术采集学生一卡通数据并将数据传输至学生管理平台。采用基于SSM的Web开发框架搭建学生管理平台,实现高校各部门之间信息资源的共享。同时,系统融合数据挖掘技术对学生一卡通数据进行分析,着重构建学业异常学生的预测模型和学生刷卡行为聚类分析模型,以便学校及时把握学情、掌握学生的行为规律,从而为学生管理工作提供决策支持,提升高校管理水平。论文主要工作总结如下:(1)系统总体功能分析与方案构建。从技术、经济、操作三方面分析系统的可行性,在具备可行性基础上根据校园一卡通的使用场景,明确系统的功能性和非功能性需求,最后依据系统需求构建系统总体设计方案。(2)系统的硬件选型与电路设计。首先完成硬件整体框架的搭建,其次通过分析硬件选型,选用LPC2103微处理器作为主控芯片,RC522射频识别芯片作为RFID读写器,并确定了以SIM868芯片为核心的GPRS无线数据传输方案。在此基础上,分别对主控模块最小系统、RFID模块、通信模块等硬件电路进行设计,并完成最小系统PCB板的制作及测试工作。(3)系统软件设计。在系统硬件设计的基础上展开对系统软件的设计工作,首先利用ADS 1.2开发平台完成RFID读写程序设计以及GPRS数据传输程序设计,并完成RFID读写功能、伪卡识别功能以及无线数据传输功能的测试工作。其次利用Eclipse开发环境,系统基于B/S和SSM框架完成学生管理平台的搭建,并对学生管理平台各个功能模块以及数据库进行设计,从而整合学生刷卡数据。(4)系统的实现与测试。根据系统软件设计对课堂考勤、公寓考勤、图书馆管理、食堂管理、校医院管理等子模块进行实现,并完成各个子模块的功能测试以及整体性能测试。(5)学生一卡通数据挖掘研究。通过结合密度峰值聚类、欠采样以及改进的Adaboost算法构建学业异常学生预测模型,进而挖掘校园一卡通和成绩数据之间的规律,识别学业异常学生。模型的SE值达到89.1%,能够较好地预测学业异常学生。此外,根据学生刷卡行为的差异,系统采用K-means聚类算法将学生划分为不同的类别,并分析其行为规律,有利于学校掌握学生行为画像、学生形成自我认知,从而促进学生养成良好习惯。本文研究的基于RFID的校园学生管理系统能够实现从学生数据采集、数据传输、数据存储与统计到数据挖掘的一系列流程,有效解决传统学生管理系统存在的信息孤岛、管理效率低下、资源整合困难等问题。同时,论文采用数据挖掘技术对学生数据进行分析,为建设智慧校园作出初步探索。


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