农村择校辅助系统：融合多因素的智能决策支持

本文主要探讨的是"安全技术-网络信息-面向农村的择校辅助信息系统"的研究，针对农村考生在高考志愿填报过程中面临的挑战，设计了一个旨在提高决策效率的辅助工具。研究内容主要包括以下几个方面： 1. **影响因素分析**：文章首先深入分析了影响农村考生志愿填报的关键因素，如校园环境、学习环境、就业率以及可持续发展等。这些因素对于农村考生来说尤为重要，因为他们的信息获取能力相对较弱。 2. **改进算法**：针对标准人工鱼群算法存在的运算速度问题，作者进行了优化。通过在公告板上添加当前最优子群中心位置，以及改进觅食、聚群和追尾行为，提升了算法的运行速度，减少了迭代时间。 3. **模糊G均值聚类算法改进**：考虑到院校数据量大且要求推荐结果的可信度，模糊G均值算法被改进。结合了改进的人工鱼群算法，优化了初始聚类中心的选择，提高了算法的寻优效率。 4. **层次分析法应用**：作者运用层次分析法对聚类结果进行排序，根据考生对影响因素的主观赋权，构建了择校辅助系统的层次结构模型。这使得推荐的志愿报考顺序更为科学、明确。 5. **系统开发与实现**：基于Java、Usp、SQL Server 2005，该系统在NETBEANS集成开发环境中构建。系统流程包括根据考生高考成绩、批次及文理倾向初步筛选学校，然后通过改进的人工鱼群算法和模糊G均值聚类进行个性化分类，最后根据考生的权重排序，为农村考生提供更科学、合理的志愿填报指导。 6. **关键词总结**：本文的关键词集中在"择校辅助系统"、"影响因素"、"人工鱼群算法"、"模糊G均值算法"以及"层次分析法"上，这些关键词突出了研究的核心技术和方法论。 这项研究旨在通过科技手段解决农村考生在高考志愿填报中的困难，通过综合多种影响因素，提供个性化的择校辅助，以期帮助他们在信息不对称的情况下做出更好的决策，提高农村学子的升学成功率。