数据挖掘在本科教学质量评估的研究与应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·论文的研究背景 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·论文研究的目的 | 第9页 |
| ·论文研究的意义 | 第9-10页 |
| ·课题的来源 | 第10页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第10-11页 |
| 第二章 数据仓库及数据挖掘技术 | 第11-23页 |
| ·数据仓库技术简介 | 第11-14页 |
| ·数据仓库的特征 | 第11-12页 |
| ·数据仓库与数据库的关系 | 第12-13页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第13-14页 |
| ·数据仓库的模型设计技术 | 第14-17页 |
| ·实体关系建模 | 第14-15页 |
| ·维度建模 | 第15-16页 |
| ·实体关系建模与维度建模的比较 | 第16-17页 |
| ·数据仓库的数据模型 | 第17-20页 |
| ·概念模型设计 | 第18-19页 |
| ·逻辑模型设计 | 第19页 |
| ·物理模型设计 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘技术 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘定义 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第22页 |
| ·数据挖掘研究的主要问题 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 学生成绩分析系统的总体设计 | 第23-29页 |
| ·系统的需求分析 | 第23页 |
| ·系统设计原则 | 第23-24页 |
| ·系统设计目标 | 第24页 |
| ·系统设计方法 | 第24页 |
| ·系统的体系结构设计 | 第24-25页 |
| ·学生成绩数据源构成分析 | 第25-26页 |
| ·学生成绩分析系统上的模型设计 | 第26-28页 |
| ·概念模型的设计 | 第26-27页 |
| ·逻辑模型设计 | 第27-28页 |
| ·物理模型的设计 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 人工神经网络基本理论 | 第29-38页 |
| ·神经网络研究的进展 | 第29-30页 |
| ·人工神经网络的发展研究 | 第29页 |
| ·神经网络的特性 | 第29-30页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第30-32页 |
| ·神经元及其特性 | 第30-31页 |
| ·人工神经网络的基本特征和结构 | 第31页 |
| ·人工神经网络的主要学习算法 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络的典型模型 | 第32-33页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第33-35页 |
| ·标准 BP 神经网络基本原理 | 第33-34页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第34页 |
| ·BP 神经网络学习算法 | 第34-35页 |
| ·BP 网络的局限与改进 | 第35-37页 |
| ·BP 网络的局限 | 第35-36页 |
| ·BP 算法的常用改进方法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 学生学习成绩预测模型的建立 | 第38-43页 |
| ·MATLAB 软件包的选择 | 第38-39页 |
| ·MATLAB 软件包的特点 | 第38页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第38-39页 |
| ·样本数据 | 第39-40页 |
| ·样本数据准备 | 第39页 |
| ·样本数据的预处理 | 第39-40页 |
| ·学生学习成绩 BP 神经模型设计 | 第40-42页 |
| ·预测指标的选择 | 第40页 |
| ·输入输出向量设计 | 第40页 |
| ·BP 人工神经网络的层数选取 | 第40-41页 |
| ·BP 人工神经网络隐含层的节点选择 | 第41页 |
| ·BP 人工神经网络初始权值的选取 | 第41-42页 |
| ·BP 经网络学习速率的选择 | 第42页 |
| ·BP 人工神经网络期望误差的选取 | 第42页 |
| ·训练参数的选择 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 基于改进 BP 算法的学生成绩预测分析 | 第43-47页 |
| ·教学质量评价问题的复杂性 | 第43页 |
| ·学生学习成绩的分析预测及神经网络的适用性 | 第43-44页 |
| ·学生成绩预测的实证研究 | 第44-46页 |
| ·BP 神经网络的模型设计 | 第44页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第七章 总结与展望 | 第47-48页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 附录 | 第52-53页 |
