基于BP神经网络军校教学质量评价系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 教学质量评价主体的研究 | 第11页 |
| 1.2.2 教学质量评价内容的研究 | 第11-12页 |
| 1.2.3 教学质量评价方法的研究 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究目标及主要工作 | 第13页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第13-15页 |
| 2 军校教学质量评价体系 | 第15-25页 |
| 2.1 教学质量基本方法 | 第15-17页 |
| 2.1.1 按考察范围分类 | 第15页 |
| 2.1.2 按考察主体分类 | 第15-16页 |
| 2.1.3 按评价标准来源分类 | 第16-17页 |
| 2.2 传统教学评价体系的缺陷 | 第17页 |
| 2.3 系统框架 | 第17-18页 |
| 2.4 多层次多类别军校集训教学质量评价系统设计 | 第18-24页 |
| 2.4.1 军校集训教学质量系统架构设计 | 第18-19页 |
| 2.4.2 教学质量评价分系统 | 第19-21页 |
| 2.4.3 军校集训教学质量评价主体的确定 | 第21-22页 |
| 2.4.4 军校集训教学质量评价体系 | 第22-24页 |
| 2.5 神经网络用于教学质量评价的适用性 | 第24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于BP神经网络的教学质量评价模型 | 第25-55页 |
| 3.1 人工神经网络 | 第25-32页 |
| 3.1.1 人工神经网络的定义 | 第25-26页 |
| 3.1.2 神经元模型 | 第26-30页 |
| 3.1.3 人工神经网络特性 | 第30页 |
| 3.1.4 神经网络的分类 | 第30-31页 |
| 3.1.5 神经网络的学习算法 | 第31-32页 |
| 3.2 BP神经网络 | 第32-35页 |
| 3.2.1 BP算法模型 | 第32页 |
| 3.2.2 BP学习算法 | 第32-34页 |
| 3.2.3 BP算法的缺陷 | 第34页 |
| 3.2.4 BP算法的改进 | 第34-35页 |
| 3.3 基于BP神经网络的评价指标体系 | 第35-37页 |
| 3.4 评价数据初始化处理 | 第37页 |
| 3.5 基于BP神经网络的教学质量评价模型设计 | 第37-54页 |
| 3.5.1 整体架构设计 | 第37-38页 |
| 3.5.2 算法设计 | 第38-40页 |
| 3.5.3 参数设计 | 第40-50页 |
| 3.5.4 实验结果分析 | 第50-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 4 军校教学质量评价系统实现 | 第55-69页 |
| 4.1 系统实现相关知识 | 第55-56页 |
| 4.1.1 管理信息系统 | 第55-56页 |
| 4.1.2 数据库基本概念 | 第56页 |
| 4.1.3 结构化系统开发 | 第56页 |
| 4.2 系统实现流程 | 第56-57页 |
| 4.3 系统设计 | 第57-64页 |
| 4.3.1 信息模型构建 | 第57-59页 |
| 4.3.2 功能设计 | 第59-60页 |
| 4.3.3 输入设计 | 第60-62页 |
| 4.3.4 数据存储模块设计 | 第62-64页 |
| 4.4 系统实现 | 第64-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
