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基于人工神经网络的教育评价方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·研究目的及意义第9-11页
     ·研究目的第9-10页
     ·研究意义第10-11页
   ·教育评价的主要范围第11-12页
   ·论文的主要研究内容第12-13页
   ·本章小结第13-15页
第二章 现有教育评价方法及在综合评价中的应用分析第15-29页
   ·教育评价方法分类第15页
   ·层次分析方法AHP第15-22页
     ·AHP方法用于评价的基本思想第16页
     ·构建AHP模型的主要步骤第16-18页
     ·AHP分析方法的应用分析第18-20页
     ·有关AHP模型的一些分析评价第20-22页
   ·模糊综合评价方法第22-28页
     ·模糊综合评价方法所涉及的基本概念第22-23页
     ·运用模糊综合评价方法的一般步骤第23-24页
     ·模糊综合评价方法的应用分析第24-27页
     ·有关模糊综合评价方法的一些分析第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 人工神经网络技术及在综合评价中的应用分析第29-40页
   ·人工神经网络的发展历史第29-30页
   ·B-P神经网络的基本结构第30页
   ·B-P学习算法的实现步骤第30-33页
   ·B-P学习算法存在的不足第33-34页
   ·改进B-P学习算法的方法第34-36页
   ·B-P神经网络的应用分析第36-39页
   ·本章小结第39-40页
第四章 影响试卷质量的评价指标及相互关系分析第40-46页
   ·试卷质量评价指标第40-43页
     ·信度第40-41页
     ·效度第41页
     ·难度第41-42页
     ·区分度第42-43页
   ·评价指标间的相互关系分析第43-44页
   ·试卷质量与学习水平的关系第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第五章 基于B-P神经网络的考试成绩综合评价方法研究第46-56页
   ·研究意义第46-47页
   ·基本思路第47页
   ·评价模型设计第47-50页
   ·训练样本设计第50-52页
   ·模型的仿真验证第52-55页
     ·仿真工具MATLAB简介第52页
     ·利用MATLAB创建模型第52-54页
     ·模型的评价效果分析第54-55页
   ·本章小结第55-56页
第六章 总结与展望第56-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-62页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的文章第62页

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