本文以粒子群算法为研究工具，分析了毕业设计选题和指导教师因素对数学、软件工程及计算机三专业学生毕业设计质量的影响。文章首先指出毕业设计作为本科教学的重要环节，其质量直接关系到学生的实践能力和创新能力的培养。近年来，毕业设计质量有所下降，需要通过科学分析关键因素并改进管理来提高教学质量。数据挖掘技术的应用，尤其是在教学管理方面，提供了利用大数据发现潜在有用模式的可能性，但过去并未在毕业设计管理中得到广泛应用。
毕业设计数据集部分涉及了福州大学为强化毕业设计管理、实现持续改进而进行的毕业设计基本情况汇总。数据集包括四大类共11个分项信息，如选题、指导教师、学生和毕业设计等。表1详细列出了毕业设计情况汇总表的数据构成，包括毕业设计题目类型、结合方式、进行方式、是否继承、指导教师信息以及学生信息等。其中，毕业设计成绩、题目类型、结合方式、进行方式、是否继承、指导教师职称和学历，共六个分项是影响毕业设计质量的二十一因素。
在质量因素分析章节中，作者引入了权向量的概念。权向量能够表示影响因素的存在与否（存在时为1，不存在时为0），并且每个影响因素对于学生成绩的影响程度不同，因此用21维权向量w来表示各影响因素对学生成绩的影响。权向量w的取值需要使得总体命中率尽可能高。作者提出一个模型，通过粒子群算法确定权向量w。该算法的出现，使得通过优化搜索过程能够在多维空间中快速找到最优解，是解决优化问题的一种有效方法。
粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，由Eberhart和Kennedy在1995年提出。其基本原理是通过群体中个体间的合作与竞争，以迭代的方式寻找最优解。在毕业设计质量因素分析中，算法被应用于确定影响因素权重向量，这有助于更准确地评估各因素对毕业设计质量的影响，从而为提高教学管理质量和指导教师遴选及课题筛选工作提供科学依据。
最终，作者得出了对不同专业的学生毕业设计质量影响因素不一致的结论，并针对性地提出了改进建议。例如，对于质量因素影响较小的因素，可以考虑用其它更有贡献的因素替代。此外，根据算法分析结果，指导教师的职称和学历也是影响毕业设计质量的重要因素之一，因此在导师遴选时应当重视这些因素。
关键词“毕业设计”、“粒子群”、“教学管理”点出了文章的研究重点和应用领域。中图分类号TP399和文献标识码A则提供了文章的学科分类信息和文献标准化标识。文章编号“1673—9884(2009)04—0126—03”则为本文提供了具体的文献检索编号。
总体而言，本文将粒子群算法应用于教学管理领域，尤其是毕业设计质量分析，为教学管理提供了新的视角和方法。通过对影响因素的量化分析和优化，可为提高教育质量提供科学的数据支持。研究结果对于改进当前毕业设计的教学管理具有重要的参考价值。
