基于机器学习的招生信息管理系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 相关技术与理论 | 第17-22页 |
| 2.1 ASP.NET技术框架 | 第17-19页 |
| 2.2 微信开发框架 | 第19-20页 |
| 2.3 层次分析法 | 第20-21页 |
| 2.4 K最近邻分类算法 | 第21页 |
| 2.5 小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于机器学习的招生专业推荐方案 | 第22-32页 |
| 3.1 问题描述及分析 | 第22页 |
| 3.2 基于层次分析法的学生与专业匹配度量化方案 | 第22-27页 |
| 3.3 基于KNN的学生专业预匹配方案 | 第27-31页 |
| 3.3.1 问题描述与分析 | 第27-29页 |
| 3.3.2 基于KNN的中心点生成算法 | 第29-31页 |
| 3.3.3 学生专业匹配度算法 | 第31页 |
| 3.4 小结 | 第31-32页 |
| 第4章 招生信息管理系统的系统设计 | 第32-55页 |
| 4.1 系统需求分析 | 第33-36页 |
| 4.1.1 系统可行性分析 | 第33页 |
| 4.1.2 项目功能模块需求分析 | 第33-35页 |
| 4.1.3 项目非功能性需求分析 | 第35-36页 |
| 4.2 系统设计过程 | 第36-48页 |
| 4.2.1 用户角色及用户用例图 | 第36-42页 |
| 4.2.2 系统中的时序图设计 | 第42-44页 |
| 4.2.3 系统中的数据库设计 | 第44-48页 |
| 4.3 系统实现过程 | 第48-54页 |
| 4.3.1 系统开发框架与环境 | 第48页 |
| 4.3.2 基于.net框架的ASP系统模块开发 | 第48-50页 |
| 4.3.3 微信模块开发 | 第50-54页 |
| 4.4 小结 | 第54-55页 |
| 第5章 系统测试与分析 | 第55-62页 |
| 5.1 系统环境配置 | 第55-56页 |
| 5.2 系统功能测试 | 第56-60页 |
| 5.3 系统性能测试 | 第60-61页 |
| 5.4 小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 本文主要工作 | 第62-63页 |
| 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 A | 第69-73页 |
