| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及选题意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 预备知识 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究对象 | 第12页 |
| 1.3.2 数据挖掘及数据预处理 | 第12页 |
| 1.3.3 抽样方法 | 第12-13页 |
| 1.3.4 层次分析法 | 第13页 |
| 1.3.5 熵权TOPSIS法 | 第13-14页 |
| 1.3.6 模糊聚类分析 | 第14页 |
| 1.4 论文研究内容与结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 熵权TOPSIS模型 | 第16-23页 |
| 2.1 基于学生成绩和熵权TOPSIS模型的校外学习中心的排名 | 第16-21页 |
| 2.1.1 求校外学习中心学生各项成绩的平均值 | 第17-18页 |
| 2.1.2 归一化处理:建立标准化评价矩阵 | 第18页 |
| 2.1.3 熵权法确定指标权重 | 第18-19页 |
| 2.1.4 基于熵权的加权规范化评价矩阵 | 第19-20页 |
| 2.1.5 正负理想解的确定 | 第20页 |
| 2.1.6 计算综合评价值 | 第20-21页 |
| 2.2 结果分析 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 TOPSIS法与灰色关联度结合的评价模型 | 第23-32页 |
| 3.1 基于学生成绩和TOPSIS法与灰色关联度的校外学习中心的排名 | 第23-30页 |
| 3.1.1 求校外学习中心学生各项成绩的平均值矩阵 | 第24页 |
| 3.1.2 规范化处理 | 第24-25页 |
| 3.1.3 计算指标权重和权重评价矩阵 | 第25-26页 |
| 3.1.4 计算最优解和最劣解 | 第26-27页 |
| 3.1.5 计算权重评价矩阵到最优解和最劣解的灰色关联度 | 第27-30页 |
| 3.1.6 计算相对贴近度和根据相对贴近度对校外学习中心排名 | 第30页 |
| 3.2 结果分析 | 第30-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 模糊聚类分析 | 第32-39页 |
| 4.1 数据选取 | 第32-33页 |
| 4.2 数据标准化 | 第33页 |
| 4.3 用最大最小法建立模糊相似矩阵 | 第33页 |
| 4.4 计算模糊等价关系矩阵 | 第33-35页 |
| 4.5 根据模糊等价关系矩阵对校外学习中心进行模糊聚类分析 | 第35-37页 |
| 4.6 聚类结果分析 | 第37页 |
| 4.7 本章小结 | 第37-39页 |
| 第五章 综合评价模型 | 第39-47页 |
| 5.1 数据选取 | 第39-40页 |
| 5.2 一般评价模型 | 第40页 |
| 5.2.1 原始分求和模型 | 第40页 |
| 5.2.2 加权平均排序模型 | 第40页 |
| 5.3 新的评价模型 | 第40-45页 |
| 5.3.1 主成分分析法模型 | 第40-43页 |
| 5.3.2 因子分析模型 | 第43-44页 |
| 5.3.3 聚类分析模型 | 第44-45页 |
| 5.4 综合评价 | 第45-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 总结与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 附录 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附件 | 第60页 |
