| 第1章 引言 | 第1-13页 |
| ·大学评价 | 第8-10页 |
| ·机器学习理论 | 第10-11页 |
| ·本文的工作 | 第11页 |
| ·全文内容安排 | 第11-13页 |
| 第2章 大学评价现状 | 第13-34页 |
| ·国际情况 | 第13-19页 |
| ·概况 | 第13-15页 |
| ·U.S.News排名体系 | 第15-19页 |
| ·国内情况 | 第19-34页 |
| ·概况 | 第19-21页 |
| ·《中国大学评价》排名体系 | 第21-25页 |
| ·网大《中国大学排行榜》排名体系 | 第25-31页 |
| ·全国一级学科整体水平评价排名体系 | 第31-34页 |
| 第3章 评价常用方法 | 第34-46页 |
| ·系统分析 | 第34-36页 |
| ·Delphi法与统计分析方法 | 第36-40页 |
| ·AHP(Analytic Hierarchy Process)方法 | 第40-46页 |
| 第4章 统计学习理论和支持向量机 | 第46-59页 |
| ·机器学习问题 | 第46-48页 |
| ·统计学习理论 | 第48-53页 |
| ·学习过程一致性的条件 | 第48-49页 |
| ·函数集的学习性能与VC维 | 第49-50页 |
| ·推广性的界 | 第50-51页 |
| ·结构风险最小化 | 第51-53页 |
| ·支持向量机 | 第53-59页 |
| ·广义最优分类面 | 第53-55页 |
| ·支持向量机 | 第55-56页 |
| ·核函数 | 第56页 |
| ·应用研究 | 第56-59页 |
| 第5章 构建基于SVM的评价系统 | 第59-70页 |
| ·SVM的引入 | 第59-60页 |
| ·多类分类问题 | 第60-61页 |
| ·一对多组合 | 第60-61页 |
| ·一对一组合 | 第61页 |
| ·评价分值及排名 | 第61-62页 |
| ·实现 | 第62-70页 |
| ·向量的拼接 | 第63-64页 |
| ·算法比较 | 第64-67页 |
| ·参数调整 | 第67-70页 |
| 第6章 指标体系研究 | 第70-81页 |
| ·指标权重的模拟调节 | 第70-71页 |
| ·2002-2001指标体系比较 | 第71-73页 |
| ·指标及其权重调整 | 第73-81页 |
| ·学术声誉 | 第73-75页 |
| ·学术成果 | 第75-77页 |
| ·教师资源 | 第77-79页 |
| ·物资资源 | 第79-81页 |
| 第7章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 附录一 攻读硕士学位期间完成的论文 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |