自然科学基金项目评价系统研究与实现
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的主要研究工作及结构 | 第12-13页 |
| ·论文结构安排 | 第13页 |
| ·论文的创新点 | 第13-15页 |
| 第二章 评价系统的理论基础 | 第15-36页 |
| ·指标评价的作用及评价标准 | 第15-17页 |
| ·确立项目评价指标体系的作用 | 第15-16页 |
| ·评价指标的选择标准 | 第16-17页 |
| ·指标权重的计算方法 | 第17-19页 |
| ·合理计算指标权重的意义 | 第17页 |
| ·指标权重的计算方法 | 第17-19页 |
| ·数据仓库与数据挖掘技术 | 第19-21页 |
| ·数据仓库技术简介 | 第19页 |
| ·数据仓库的特征 | 第19-20页 |
| ·数据仓库与数据库的关系 | 第20-21页 |
| ·数据仓库的数据模型 | 第21-24页 |
| ·概念模型设计 | 第22-23页 |
| ·逻辑模型设计 | 第23页 |
| ·物理模型设计 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘技术简介 | 第24-28页 |
| ·数据挖掘过程 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘功能 | 第26-28页 |
| ·数据挖掘方法 | 第28-36页 |
| ·线性回归数据挖掘技术 | 第28-30页 |
| ·多元线性回归分析预测法的概述 | 第29页 |
| ·多元线性回归模型的检验 | 第29-30页 |
| ·聚类数据挖掘技术 | 第30-32页 |
| ·聚类分析的概念 | 第31页 |
| ·K-means(K-平均)算法介绍 | 第31-32页 |
| ·关联规则数据挖掘技术 | 第32-36页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第32-34页 |
| ·Apriori 算法 | 第34-36页 |
| 第三章 差分进化算法在自然科学基金评估中的应用 | 第36-47页 |
| ·问题的提出 | 第36页 |
| ·基于差分进化的神经树 | 第36-39页 |
| ·种群 | 第38-39页 |
| ·能量函数 | 第39页 |
| ·基于差分的进化树 | 第39-42页 |
| ·多种群模式 | 第40-41页 |
| ·迁移操作 | 第41页 |
| ·进化操作 | 第41-42页 |
| ·神经结构进化 | 第42-44页 |
| ·小结 | 第44-47页 |
| 第四章基金评价系统指标体系 | 第47-55页 |
| ·基金评价指标结构描述 | 第47-48页 |
| ·基金指标体系设计 | 第48-51页 |
| ·神经树设计 | 第51-53页 |
| ·实验验证 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第五章 评价系统数据仓库的设计与实现 | 第55-64页 |
| ·基金评价系统数据仓库体系结构设计 | 第55页 |
| ·基金评价系统数据仓库模型设计 | 第55-58页 |
| ·SQL SERVER 的数据库创建 | 第58-64页 |
| ·创建数据仓库数据库 | 第60-62页 |
| ·创建多维数据集 | 第62-64页 |
| 第六章 基金评价系统的设计与实现 | 第64-74页 |
| ·基金项目管理流程的特点 | 第64-65页 |
| ·基金项目管理流程 | 第65-69页 |
| ·数据挖掘后的数据展现 | 第69-71页 |
| ·基金评价系统平台演示 | 第71-74页 |
| 第七章 结束语 | 第74-76页 |
| ·本文的工作与成果 | 第74页 |
| ·不足及可改进之处 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第81页 |
