数据挖掘在高校规模分析决策中的应用研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第14-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-20页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第20-21页 |
| ·论文组织结构 | 第21-23页 |
| 第2章 数据挖掘技术研究 | 第23-45页 |
| ·数据挖掘的概述 | 第23-33页 |
| ·数据挖掘的提出 | 第23-27页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第27-28页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第28-31页 |
| ·数据挖掘的常用方法 | 第31-33页 |
| ·数据挖掘中的人工神经网络方法 | 第33-41页 |
| ·人工神经元模型 | 第34-37页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第37-39页 |
| ·人工神经网络的典型模型 | 第39-41页 |
| ·SAS 数据挖掘 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 高校规模的模型设计 | 第45-79页 |
| ·系统模型的总体设计 | 第45-49页 |
| ·系统模型目标设计 | 第45-46页 |
| ·系统模型总体规划 | 第46-47页 |
| ·模型数据准备 | 第47-49页 |
| ·LOGISTIC 模型设计 | 第49-57页 |
| ·LOGISTIC 方法 | 第49-50页 |
| ·LOGISTIC 模型的建立 | 第50-55页 |
| ·LOGISTIC 模型实验结果 | 第55-57页 |
| ·BP 神经网络模型设计 | 第57-78页 |
| ·BP 神经网络 | 第57-64页 |
| ·训练样本集的准备 | 第64-67页 |
| ·数据预处理 | 第67-70页 |
| ·BP 神经网络结构设计 | 第70-75页 |
| ·BP 神经网络的训练 | 第75-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第4章 系统模型的实现与推广 | 第79-90页 |
| ·实验结果与分析 | 第79-83页 |
| ·权值调整 | 第79-80页 |
| ·网络误差 | 第80-82页 |
| ·预测结果 | 第82-83页 |
| ·模型评估 | 第83-85页 |
| ·系统模型推广 | 第85-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 结论 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-98页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
