| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第1章 文献综述 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 内容和结构 | 第10-12页 |
| 第2章 核方法和核主成分分析的基本概述 | 第12-22页 |
| 2.1 核方法简介 | 第12-15页 |
| 2.1.1 核方法的基本原理 | 第12-13页 |
| 2.1.2 核方法的优点 | 第13页 |
| 2.1.3 核函数理论 | 第13-14页 |
| 2.1.4 常用的Mercer核函数 | 第14-15页 |
| 2.2 核主成分分析 | 第15-18页 |
| 2.2.1 核主成分分析的研究背景 | 第16页 |
| 2.2.2 核主成分分析的基本思想 | 第16-17页 |
| 2.2.3 核主成分分析的算法 | 第17-18页 |
| 2.2.4 核主成分分析的过程 | 第18页 |
| 2.3 高斯核与多项式核主成分分析的MATLAB程序实现 | 第18-22页 |
| 第3章 基于核主成分分析的学业预警模型 | 第22-33页 |
| 3.1 学业预警问题 | 第22-24页 |
| 3.1.1 学业预警的内涵 | 第22页 |
| 3.1.2 学业预警的重要性分析 | 第22-23页 |
| 3.1.3 学业预警的传统方法 | 第23页 |
| 3.1.4 目前学业预警存在的问题 | 第23-24页 |
| 3.2 综合评价 | 第24-25页 |
| 3.2.1 综合评价的概念 | 第24页 |
| 3.2.2 常用的综合评价的评价方法 | 第24-25页 |
| 3.3 学业预警模型的建立 | 第25-33页 |
| 3.3.1 学业预警指标体系的建立 | 第25-28页 |
| 3.3.2 数据采集 | 第28页 |
| 3.3.3 数据预处理 | 第28-32页 |
| 3.3.4 建立学业预警模型 | 第32-33页 |
| 第4章 基于数据的核主成分分析下核函数的选取 | 第33-40页 |
| 4.1 选取多项式核函数对数据进行评价 | 第36页 |
| 4.2 选取高斯核函数对数据进行评价 | 第36-38页 |
| 4.3 基于数据的两种核函数比较 | 第38-40页 |
| 第5章 实证分析 | 第40-50页 |
| 5.1 指标体系的建立 | 第40页 |
| 5.2 数据采集 | 第40-41页 |
| 5.3 预警数据的预处理 | 第41-44页 |
| 5.4 学业预警模型的确定 | 第44-47页 |
| 5.5 临界值的确定 | 第47页 |
| 5.6 预警范围和预警等级的确定 | 第47-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录A 数据表 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 导师简介 | 第59-60页 |
| 作者简介 | 第60-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61页 |