混凝土攪拌站管理全套資料教學(xué)課件

混凝土攪拌站管理全套資料1、戰(zhàn)鼓一響，法律無(wú)聲?！?guó)2、任何法律的根本；不，不成文法本身就是講道理……法律，也----即明示道理?！獝?ài)·科克3、法律是最保險(xiǎn)的頭盔?！獝?ài)·科克4、一個(gè)國(guó)家如果綱紀(jì)不正，其國(guó)風(fēng)一定頹敗?！麅?nèi)加5、法律不能使人人平等，但是在法律面前人人是平等的?！蹇嘶炷翑嚢枵竟芾砣踪Y料混凝土攪拌站管理全套資料1、戰(zhàn)鼓一響，法律無(wú)聲?！?guó)2、任何法律的根本；不，不成文法本身就是講道理……法律，也----即明示道理?！獝?ài)·科克3、法律是最保險(xiǎn)的頭盔?！獝?ài)·科克4、一個(gè)國(guó)家如果綱紀(jì)不正，其國(guó)風(fēng)一定頹敗。——塞內(nèi)加5、法律不能使人人平等，但是在法律面前人人是平等的?！蹇舜薖PT課件下載后可自行編輯混凝土攪拌站的管理攪拌站組織機(jī)枸及人員分工1、組織機(jī)構(gòu)拌合站站長(zhǎng)試驗(yàn)室設(shè)備部物資部混凝土生產(chǎn)班組混凝土運(yùn)輸隊(duì)設(shè)備維修班組作文課上，我們常常會(huì)發(fā)現(xiàn)很多學(xué)生無(wú)話可說(shuō)。在動(dòng)筆時(shí)皺眉頭，打開(kāi)本子咬筆頭，內(nèi)容虛假空洞、千人一面，描寫(xiě)敘述寥寥幾筆應(yīng)付了事。究其原因，教師方面：對(duì)教材鉆研不足、教學(xué)的立足點(diǎn)不明確，對(duì)學(xué)生寫(xiě)作的實(shí)際水平、心理特征缺乏了解和研究；學(xué)生方面：生活單調(diào)，對(duì)周?chē)娜撕褪掠^察不細(xì)致，語(yǔ)言積累少，都是造成上述現(xiàn)象的原因。要消除這種現(xiàn)象，激發(fā)學(xué)生的作文興趣，提高作文教學(xué)質(zhì)量，不僅要在改進(jìn)作文課堂教學(xué)上下工夫，課前的充分準(zhǔn)備也是十分必要的。作文課堂教學(xué)前奏的探索主要包含兩個(gè)方面：教師的準(zhǔn)備工作和指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行寫(xiě)作前的準(zhǔn)備工作?！皩W(xué)然后知不足，教然后知困。知不足然后能自反也，知困然后能自強(qiáng)也。故曰教學(xué)相長(zhǎng)也?！蔽艺J(rèn)為如果能通過(guò)多種形式在師生中進(jìn)行作文教學(xué)前的宣傳和活動(dòng)，打破作文課堂教學(xué)前老師的單獨(dú)備課，那么作文教學(xué)就能真正有的放矢，學(xué)生的寫(xiě)作興趣得以培養(yǎng)，努力變“要我寫(xiě)”為“我要寫(xiě)”，學(xué)生才能真正做到成為寫(xiě)作的主人，教師的作文教學(xué)理論也能得以加強(qiáng)。一、教師的準(zhǔn)備工作：統(tǒng)籌教材，立足生本1.研究教材，統(tǒng)籌明確教材作文訓(xùn)練點(diǎn)初中階段可以按年級(jí)特點(diǎn)分成三個(gè)小組，確定作文系列訓(xùn)練目標(biāo)。第一小組：初一年級(jí)，寫(xiě)人記敘文（寫(xiě)單個(gè)人，寫(xiě)兩個(gè)人，寫(xiě)群體）；第二小組：初二年級(jí)，游記；第三小組：初三年級(jí)，寫(xiě)景抒情散文。按年級(jí)分組并制定相對(duì)應(yīng)訓(xùn)練目標(biāo)后，教師則著手進(jìn)行以下準(zhǔn)備工作：（1）準(zhǔn)備恰當(dāng)?shù)淖魑念}目。作文題目要能貼近學(xué)生生活，讓學(xué)生有話說(shuō)，能引發(fā)學(xué)生的情感共鳴，這樣他才能寫(xiě)得好、寫(xiě)得深刻。如寫(xiě)單個(gè)人：《這就是我》《我最尊敬的一個(gè)人》；寫(xiě)兩個(gè)人：《我和你》《我和他》；寫(xiě)群體：《真實(shí)的90后》。通過(guò)題目的選取與制定讓學(xué)生初步擁有寫(xiě)作的興趣。（2）準(zhǔn)備作文素材。作文素材要能對(duì)學(xué)生在拿到題目之后可能思考的問(wèn)題及可能寫(xiě)到的材料進(jìn)行預(yù)設(shè)，這樣方能為下一階段的寫(xiě)作指導(dǎo)提供方向與范圍。（3）確定訓(xùn)練時(shí)間和學(xué)生準(zhǔn)備的時(shí)間。根據(jù)訓(xùn)練內(nèi)容制定訓(xùn)練內(nèi)容的時(shí)間，有利于學(xué)生把握時(shí)間，在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成相應(yīng)訓(xùn)練，避免拖沓。同時(shí)提前安排好學(xué)生準(zhǔn)備的時(shí)間，有意識(shí)地引導(dǎo)學(xué)生收集相關(guān)寫(xiě)作素材，養(yǎng)成積累的習(xí)慣。（4）準(zhǔn)備引導(dǎo)學(xué)生的策略。如情景引導(dǎo)法、綜合其他學(xué)科開(kāi)展趣味活動(dòng)、游園活動(dòng)、春游或秋游活動(dòng)等。2.研究學(xué)生根據(jù)不同年級(jí)學(xué)生不同的特點(diǎn)，明確學(xué)生寫(xiě)作薄弱點(diǎn)，確定以生為本的“生本”訓(xùn)練點(diǎn)。3.綜合“生本”和教材訓(xùn)練點(diǎn)以初中三個(gè)年級(jí)為實(shí)踐單位，逐步形成一套行之有效的案例材料，設(shè)立為校本課程。二、指導(dǎo)學(xué)生準(zhǔn)備：以生為本，立足文本1.引導(dǎo)學(xué)生多角度體驗(yàn)生活，鼓勵(lì)個(gè)性表達(dá)葉圣陶曾經(jīng)說(shuō)過(guò)：“作文這件事離不開(kāi)生活，生活充實(shí)到什么程度，才會(huì)作出什么樣的文字，否則就會(huì)陷入不切實(shí)際的唯技巧論?！薄皩W(xué)生寫(xiě)作的過(guò)程，是從客觀外界汲取必要的素材，經(jīng)過(guò)在頭腦中加工制作，再運(yùn)用文字符號(hào)表達(dá)出來(lái)的過(guò)程?！苯處熢谝约彝ド?、學(xué)校生活和社會(huì)生活為內(nèi)容，根據(jù)系列訓(xùn)練目標(biāo)，采取形式多樣、切合學(xué)生實(shí)際的活動(dòng)。如情景引導(dǎo)法、綜合其他學(xué)科開(kāi)展趣味活動(dòng)、游園活動(dòng)、春游或秋游活動(dòng)等。讓學(xué)生積極參與，真切體驗(yàn)。2.引導(dǎo)學(xué)生走進(jìn)文學(xué)作品，積淀文學(xué)素養(yǎng)依托學(xué)?！皶?shū)香校園”課題，設(shè)立“讀書(shū)小博士”“寫(xiě)作小學(xué)士”“寫(xiě)作小博士”等活動(dòng)，多方營(yíng)造校園讀書(shū)寫(xiě)作的氛圍。通過(guò)個(gè)人推介會(huì)，引導(dǎo)學(xué)生養(yǎng)成良好的閱讀習(xí)慣；課前三分鐘推薦喜歡閱讀的名著等等活動(dòng)引領(lǐng)學(xué)生能閱讀文學(xué)作品，模仿名家語(yǔ)言筆力，積淀文學(xué)素養(yǎng)。在明確教材訓(xùn)練點(diǎn)和訓(xùn)練的時(shí)間的基礎(chǔ)上，根據(jù)寫(xiě)作預(yù)測(cè)，可以有計(jì)劃地引導(dǎo)學(xué)生閱讀文學(xué)作品。如《笑面人》中對(duì)關(guān)伯倫的描寫(xiě)：“神學(xué)院里有一個(gè)可惡的神父盡找我麻煩。他有一頭平滑而油亮的黑發(fā)，面包顏色的面孔，水牛般的聲音，貓頭鷹似的眼睛，胡須好像野豬鬃，微笑中帶有惡意的諷刺，四肢一動(dòng)好像木偶人?！币龑?dǎo)學(xué)生閱讀后有意識(shí)地積累，為下文寫(xiě)單個(gè)人物，從批判某個(gè)人的性格特征這一角度的積累會(huì)有明確的點(diǎn)撥。3.引導(dǎo)學(xué)生在平時(shí)寫(xiě)作準(zhǔn)備的基礎(chǔ)上養(yǎng)成自主合作探究能力首先，學(xué)生的生活相對(duì)比較單一，生活經(jīng)歷也比較單薄，鼓勵(lì)學(xué)生之間的交流合作，是為了更好地交流彼此的生活體驗(yàn)，豐富學(xué)生的人生經(jīng)歷，讓他們對(duì)生活有更加多樣的認(rèn)識(shí)，從而在寫(xiě)作上可以更上一層樓；其次，每個(gè)學(xué)生的語(yǔ)言表達(dá)能力和表達(dá)習(xí)慣是不一樣，鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行合作探究還可以交流彼此的寫(xiě)作心得、寫(xiě)作技巧，從而提高寫(xiě)作能力；第三，鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行合作探究，可以加強(qiáng)同齡人之間的交往，增強(qiáng)彼此的友誼，有利于提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，促進(jìn)學(xué)生自主寫(xiě)作?？鬃诱f(shuō)：“不患人之不己知，患不知人也?！彼J(rèn)識(shí)到“知人”的重要，因此他十分重視“知”學(xué)生，認(rèn)真分析學(xué)生個(gè)性，甚至只用一個(gè)字即可準(zhǔn)確地概括，足見(jiàn)其備學(xué)生之細(xì)致認(rèn)真。這樣，充分了解學(xué)生之“材”，才能因其“材”而施教而應(yīng)該尊重每個(gè)學(xué)生的個(gè)性，讓他們保持原有的本色。作文教學(xué)就能真正有的放矢，學(xué)生的寫(xiě)作興趣得以培養(yǎng)，努力變“要我寫(xiě)”為“我要寫(xiě)”。萬(wàn)事開(kāi)頭難，若是能在作文教學(xué)開(kāi)展前做好教師與學(xué)生的準(zhǔn)備工作，便能為接下來(lái)真正的作文訓(xùn)練奠定扎實(shí)基礎(chǔ)，避免漫無(wú)目的、各自為政的局面，提升作文教學(xué)的效率，為教師與學(xué)生在今后的教與學(xué)中提供明確的目標(biāo)，助推作文教學(xué)揚(yáng)帆起航。ApplicationofAssociationRulesinStudentAchievementManagementSystemWANGLi-jun,HUMin(ComputerandInformationSchool,HefeiUniversityofTechnology,Hefei230009,China)Abstract:Associationrulesisanimportantareaofdatamining.AdoptsApriorialgorithmofassociationrulesandmakesuseofthedatabaseofstudents'achievementasresearchobject,tominethecorrelationshipofcourses,itgivesteachingadministrationdepartmentatheoreticaladvisetoarrangecourse.高校學(xué)生成績(jī)管理系統(tǒng)中存儲(chǔ)了大量的學(xué)生成績(jī)信息，但目前對(duì)學(xué)生成績(jī)的處理僅停留在的數(shù)據(jù)保存、查詢及簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)階段，并沒(méi)有對(duì)成績(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入地挖掘分析，發(fā)揮其應(yīng)有的作用。數(shù)據(jù)挖掘是解決數(shù)據(jù)豐富而知識(shí)貧乏的有效途徑，其實(shí)質(zhì)是從大量數(shù)據(jù)中提取隱含的、未知的和潛在有用信息的過(guò)程。關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘研究的主要模式之一。文章將探究關(guān)聯(lián)規(guī)則在學(xué)生成績(jī)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori算法對(duì)學(xué)生的成績(jī)進(jìn)行挖掘生成頻繁項(xiàng)集，找出課程之間的良好關(guān)系，從而為教學(xué)管理工作提供決策支持。1基本理論1.1關(guān)聯(lián)規(guī)則[1]關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如A=>B的蘊(yùn)涵式，其中A?奐I，B?奐I，并且A∩B=??I。規(guī)則A=>B在事務(wù)集D中成立，具有支持度s，其中s是D中事務(wù)包含A∪B的百分比即概率P(A∪B)。規(guī)則A=>B在事務(wù)集D中具有置信度c，其中c是D中包含A的事務(wù)同時(shí)也包含B的百分比即條件概率P(B|A)。即support(A=>B)=P(A∪B)confidence(A=>B)=P(B|A)項(xiàng)集的出現(xiàn)頻率是包含項(xiàng)集的事務(wù)數(shù)，簡(jiǎn)稱為項(xiàng)集的頻率、支持度或計(jì)數(shù)。如果項(xiàng)集I的支持度大于或等于最小支持度(由用戶或領(lǐng)域?qū)＜以O(shè)定)，則I為頻繁項(xiàng)集。關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘可以分兩個(gè)步驟完成。1)找出所有的頻繁項(xiàng)集。即找出所有那些支持度大于等于最小支持度min_sup的項(xiàng)集。2)由頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。即產(chǎn)生那些支持度和置信度分別大于或等于最小支持度min_sup和最小置信度min_conf的關(guān)聯(lián)規(guī)則。1.2Apriori算法[2]Apriori算法是R.Agrawal和R.Srikant于1994年提出的為布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘頻繁項(xiàng)集的原創(chuàng)性算法。Apriroi算法使用逐層搜索技術(shù)。首先掃描數(shù)據(jù)庫(kù)找出滿足最小支持度的頻繁1項(xiàng)集L1，然后通過(guò)L1×L1產(chǎn)生候選2項(xiàng)集C2，掃描數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算C2中的每個(gè)候選項(xiàng)集的支持度計(jì)數(shù)，確定頻繁2項(xiàng)集的集合L2，同理產(chǎn)生候選3項(xiàng)集C3，從C3開(kāi)始就可以根據(jù)Apriroi性質(zhì)(頻繁項(xiàng)集的所有非空子集也必須是頻繁的)進(jìn)行剪枝來(lái)壓縮C3，然后掃描數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算C3中的每個(gè)候選項(xiàng)集的支持度計(jì)數(shù)，確定頻繁3項(xiàng)集的集合L3，以此類推確定其他頻繁項(xiàng)集，算法直到候選項(xiàng)集為空時(shí)執(zhí)行完畢。1.3由頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則[3]根據(jù)Apriori算法找出頻繁項(xiàng)集后，可直接由它們產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則(強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則滿足最小支持度和最小置信度)。置信度可以用如下公式計(jì)算。confidence(A=>B)=P(B|A)=s_count(A∪B)/s_count(A)條件概率用項(xiàng)集的支持度計(jì)數(shù)表示，其中，s_count(A∪B)是包含項(xiàng)集A∪B的事務(wù)數(shù)，而s_count(A)是包含項(xiàng)集A的事務(wù)數(shù)。根據(jù)該式，關(guān)聯(lián)規(guī)則可以產(chǎn)生如下：對(duì)于每個(gè)頻繁項(xiàng)集L，產(chǎn)生L的所有非空子集。對(duì)于L的每個(gè)非空子集s,如果s_count(t)/s_count(s)min_conf，則輸出規(guī)則“s=>(L-s)”。其中，min_conf是最小置信度閾值。2關(guān)聯(lián)規(guī)則在學(xué)生成績(jī)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用學(xué)生成績(jī)管理系統(tǒng)是采用ASP+Access技術(shù)制作，學(xué)生每一學(xué)期的成績(jī)都存放在Excel文件(即一學(xué)期一個(gè)Excel文件)，每一個(gè)班級(jí)都存放在一個(gè)工作表并且以班級(jí)命名，每一個(gè)工作表的標(biāo)頭都是以學(xué)號(hào)、姓名、專業(yè)以及該學(xué)期的課程名稱命名。2.1數(shù)據(jù)集成選擇用戶通過(guò)學(xué)生成績(jī)管理系統(tǒng)的首頁(yè)登錄成功后即可進(jìn)入后臺(tái)管理，在后臺(tái)管理中點(diǎn)擊關(guān)聯(lián)挖掘鏈接跳轉(zhuǎn)到關(guān)聯(lián)挖掘頁(yè)面。在該頁(yè)面當(dāng)用戶選擇了相應(yīng)的專業(yè)后，頁(yè)面會(huì)自動(dòng)顯示出該專業(yè)相應(yīng)的公共基礎(chǔ)課程、專業(yè)基礎(chǔ)課程和專業(yè)課程，供用戶選擇課程進(jìn)行關(guān)聯(lián)挖掘，點(diǎn)擊添加按鈕后程序代碼遍歷所有的Excel文件搜尋該專業(yè)的學(xué)生的所有成績(jī)，并將已經(jīng)學(xué)過(guò)所選課程的學(xué)生學(xué)號(hào)、課程名稱、成績(jī)存儲(chǔ)到Access數(shù)據(jù)庫(kù)中的SJWJ表中，并將學(xué)號(hào)、課程名稱、成績(jī)信息顯示在頁(yè)面上。下面以C語(yǔ)言程序、VB程序設(shè)計(jì)、VC程序設(shè)計(jì)和VFP程序設(shè)計(jì)四門(mén)課程為例。2.2數(shù)據(jù)格式化經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)集成選擇后，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)學(xué)過(guò)上面四門(mén)課程的人數(shù)為42人，對(duì)符合要求的學(xué)生成績(jī)進(jìn)行關(guān)聯(lián)挖掘時(shí)，需要邏輯型數(shù)據(jù)，因此需要將學(xué)生成績(jī)轉(zhuǎn)化成布爾型。因?yàn)橥诰虻氖歉髡n程之間的良好關(guān)系，所以將大于等于75分的成績(jī)轉(zhuǎn)化為1，將小于75分的成績(jī)轉(zhuǎn)化為0。執(zhí)行SQL語(yǔ)句完成數(shù)據(jù)格式化。2.3關(guān)聯(lián)挖掘?yàn)榉奖銜?shū)寫(xiě)將C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)用H1代替，VB程序設(shè)計(jì)用H2代替，VC程序設(shè)計(jì)用H3代替，VFP程序設(shè)計(jì)用H4代替。Apriori算法的應(yīng)用：首先，用戶可以自行設(shè)置最小支持計(jì)數(shù)，本例中將最小支持計(jì)數(shù)設(shè)置為14，頁(yè)面開(kāi)始執(zhí)行SQL語(yǔ)句統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)中SJWJ表中的每門(mén)課程的良好人數(shù)，再跟最小支持計(jì)數(shù)比較，發(fā)現(xiàn)四門(mén)課程的良好人數(shù)都大于14，確定頻繁1項(xiàng)集的集合L1，并將四門(mén)課程名稱存在L1數(shù)組中；繼續(xù)執(zhí)行程序代碼，算法使用L1×L1產(chǎn)生候選2項(xiàng)集的集合C2，再次執(zhí)行SQL語(yǔ)句統(tǒng)計(jì)SJWJ表中C2中每個(gè)候選項(xiàng)集的良好人數(shù)，再跟最小支持計(jì)數(shù)比較，并將符合條件的課程名稱存在L2數(shù)組(二維數(shù)組)中，本例中{H2，H3}、{H2，H4}和{H3，H4}符合要求存入L2；繼續(xù)執(zhí)行程序代碼，算法使用L2×L2產(chǎn)生候選3項(xiàng)集的集合C3，此時(shí)C3只有{H2，H3，H4}一個(gè)候選值，再次執(zhí)行SQL語(yǔ)句統(tǒng)計(jì)三門(mén)課程都良好的人數(shù)為15，符合條件確定頻繁3項(xiàng)集的集合L3，并將{H2，H3，H4}存入L3數(shù)組中，至此程序執(zhí)行完成。頁(yè)面執(zhí)行完成后生成頻繁項(xiàng)集的效果圖，如圖1所示：圖1生成頻繁項(xiàng)集效果圖2.4由頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集l={{H2，H3，H4}}，l的非空子集有{H2，H3}、{H2，H4}和{H3，H4}，{H2}，{H3}，{H4}共6個(gè)非空子集。設(shè)置最小置信度為50%，結(jié)果強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則如下：H2∧H3=>H4confidence=15/18≈83.3%H2,H3同時(shí)良好，H4有大于83.3%的良好可能；H2∧H4=>H3confidence=15/18≈83.3%H2,H4同時(shí)良好，H3有大于83.3%的良好可能；H3∧H4=>H2confidence=15/18≈83.3%H3,H4同時(shí)良好，H2有大于83.3%的良好可能；H2=>H3∧H4confidence=15/21≈71.4%H2良好，H3,H4有大于71.4%的良好可能；H3=>H2∧H4confidence=15/25=60%H3良好，H2,H4有大于60%的良好可能；H4=>H2∧H3confidence=15/23≈65.2%H4良好，H2,H3有大于65.2%的良好可能；因此，VB程序設(shè)計(jì)、VC程序設(shè)計(jì)和VFP程序設(shè)計(jì)三門(mén)課程之間是相互影響的。一些課程學(xué)生成績(jī)的好壞會(huì)影響另一些課程。VB程序設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)的好壞對(duì)另兩門(mén)課程的影響較大，故應(yīng)提前開(kāi)設(shè)VB程序設(shè)計(jì)，并加強(qiáng)該課程的教材建設(shè)和師資隊(duì)伍建設(shè)；其次是對(duì)VFP程序設(shè)計(jì)課程的建設(shè)。3結(jié)束語(yǔ)采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在學(xué)生成績(jī)管理系統(tǒng)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以