高校科研管理系统的设计与算法实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 高校科研管理系统的应用前景 | 第14-15页 |
| 1.4 高校科研管理系统的解决方案 | 第15-17页 |
| 1.4.1 高校科研管理的技术难度和创新 | 第15页 |
| 1.4.2 高校科研管理系统的主要内容 | 第15-17页 |
| 1.5 本文结构 | 第17-18页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第18-26页 |
| 2.1 神经网络算法概述 | 第18-22页 |
| 2.1.1 神经网络模型的对比分析 | 第18-21页 |
| 2.1.2 BP神经网络技术的分析 | 第21-22页 |
| 2.2 数据挖掘技术 | 第22-24页 |
| 2.2.1 常用数据挖掘技术和算法分类 | 第23页 |
| 2.2.2 数据挖掘的五种基本模式 | 第23-24页 |
| 2.3 推荐算法概述 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 高校科研管理系统关键技术的分析 | 第26-41页 |
| 3.1 基于神经网络的科研项目评估 | 第26-33页 |
| 3.1.1 科研项目评估模型输入输出及量化 | 第26-28页 |
| 3.1.2 科研项目模型构建 | 第28-30页 |
| 3.1.3 BP项目评估模型 | 第30-33页 |
| 3.2 基于推荐算法的科研课题推荐研究 | 第33-34页 |
| 3.3 基于数据挖掘算法的科研究成果查新 | 第34-40页 |
| 3.3.1 数据挖掘技术的应用设计 | 第34-37页 |
| 3.3.2 知识发现算法 | 第37-38页 |
| 3.3.3 预测查询设计 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 高校科研管理系统的设计与实现 | 第41-71页 |
| 4.1 系统总体需求分析 | 第41-51页 |
| 4.1.1 系统架构需求分析 | 第41-42页 |
| 4.1.2 系统角色需求分析 | 第42-46页 |
| 4.1.3 系统功能需求分析 | 第46-51页 |
| 4.2 系统总体设计 | 第51-57页 |
| 4.2.1 系统功能设计与实现 | 第51-52页 |
| 4.2.2 系统的架构实现 | 第52-54页 |
| 4.2.3 数据库设计 | 第54-57页 |
| 4.3 系统各模块的设计 | 第57-70页 |
| 4.3.1 院系信息管理模块设计和实现 | 第57-60页 |
| 4.3.2 科研项目管理模块设计和实现 | 第60-63页 |
| 4.3.3 科研成果管理模块设计和实现 | 第63-66页 |
| 4.3.4 查询统计管理模块设计和实现 | 第66-68页 |
| 4.3.5 科研成果查新模块设计和实现 | 第68-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 系统测试 | 第71-77页 |
| 5.1 测试环境 | 第71页 |
| 5.2 系统测试用例 | 第71-73页 |
| 5.3 推荐与数据挖掘算法测试 | 第73-76页 |
| 5.4 人工神经网络模型仿真实验测试 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
