| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国外相关研究 | 第11页 |
| ·国内相关研究 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-14页 |
| ·本文研究的主要内容及结构安排 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 BP神经网络算法及改进 | 第16-34页 |
| ·人工神经网络简介 | 第16-21页 |
| ·人工神经元模型 | 第16-19页 |
| ·人工神经网络结构与分类 | 第19-20页 |
| ·神经网络学习方式 | 第20-21页 |
| ·BP网络 | 第21-26页 |
| ·BP网络结构 | 第21-22页 |
| ·标准BP网络学习算法 | 第22-26页 |
| ·BP算法的改进 | 第26-30页 |
| ·BP算法的局限性 | 第26-27页 |
| ·BP算法的改进 | 第27-30页 |
| ·MATLAB软件介绍 | 第30-32页 |
| ·MATLAB软件的特点 | 第30-31页 |
| ·MATLAB软件的优势 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 研究生综合素质评价指标体系的构建及权重的设置 | 第34-48页 |
| ·研究生综合素质评价概述 | 第34-36页 |
| ·高校研究生综合素质评价的目的 | 第34页 |
| ·研究生综合素质评价指标体系构建的原则 | 第34-36页 |
| ·高校研究生综合素质评价指标体系的确立 | 第36-38页 |
| ·研究生综合素质评价指标权重的设置方法 | 第38-41页 |
| ·层次分析法简介 | 第38页 |
| ·层次分析法的基本步骤 | 第38-41页 |
| ·层次分析法的优点 | 第41页 |
| ·应用AHP确定指标权重并对研究生综合素质进行评分 | 第41-46页 |
| ·应用AHP确定指标权重 | 第42-43页 |
| ·层次分析法的MATLAB代码 | 第43-45页 |
| ·研究生综合素质评分 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 高校研究生综合素质评价方法实现 | 第48-58页 |
| ·BP神经网络应用于高校研究生综合素质评价的基本思路 | 第48-49页 |
| ·数据样本的预处理 | 第49页 |
| ·基于BP神经网络的高校研究生综合素质评价模型结构设计 | 第49-51页 |
| ·网络层数的确定 | 第50页 |
| ·各层神经元个数的确定 | 第50-51页 |
| ·神经元转换函数的确定 | 第51页 |
| ·学习速率η的确定 | 第51页 |
| ·BP神经网络的MATLAB实现及结果分析 | 第51-56页 |
| ·BP神经网络建立 | 第51-52页 |
| ·BP神经网络训练 | 第52-54页 |
| ·BP神经网络测试 | 第54-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-56页 |
| ·评价系统 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第66-68页 |
