| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·论文研究背景和意义 | 第11-13页 |
| ·研究的背景 | 第11-12页 |
| ·研究的意义 | 第12-13页 |
| ·概念的界定 | 第13页 |
| ·国内外研究现状与发展趋势 | 第13-20页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-19页 |
| ·存在的问题与发展趋势 | 第19-20页 |
| ·本文的研究目标和内容 | 第20-21页 |
| ·研究目标 | 第20页 |
| ·研究内容 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第2章 LMBP神经网络介绍 | 第22-37页 |
| ·人工神经网络 | 第22-24页 |
| ·人工神经元 | 第22-23页 |
| ·神经网络类型 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络 | 第24-32页 |
| ·BP神经网络的基本结构 | 第24-25页 |
| ·标准的BP神经网络学习算法 | 第25-28页 |
| ·BP神经网络的特点和应用 | 第28-29页 |
| ·BP神经网络存在的不足 | 第29-30页 |
| ·几种改进算法的介绍和比较 | 第30-32页 |
| ·Levenberg-Marquard BP改进算法介绍 | 第32-36页 |
| ·LMBP算法介绍 | 第32-35页 |
| ·LMBP算法的步骤 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 课堂教学质量分层优化评价指标 | 第37-47页 |
| ·传统评价体系中存在的问题 | 第37-39页 |
| ·评价的主体单一 | 第37-38页 |
| ·评价的指标不全面 | 第38页 |
| ·评价的结果失真 | 第38-39页 |
| ·分层优化评价指标体系设计 | 第39-45页 |
| ·评价主体的确定 | 第39-41页 |
| ·分层优化评价指标体系的制定 | 第41-44页 |
| ·分层优化评价指标体系量表实现 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于BP神经网络的教学质量评价模型 | 第47-57页 |
| ·BP神经网络用于教学质量评价的适用性 | 第47-48页 |
| ·基于BP神经网络的教学质量评价模型设计 | 第48-50页 |
| ·神经网络评价系统实例 | 第50-55页 |
| ·评价指标体系 | 第50-51页 |
| ·神经网络模型结构设计 | 第51-54页 |
| ·学习算法 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 评价实例 | 第57-68页 |
| ·实验设计 | 第57页 |
| ·实验样本准备 | 第57-60页 |
| ·实验过程 | 第60-66页 |
| ·实验结果 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·论文总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录 | 第73-86页 |
| 附录1: 高职学生问卷调查 | 第73-75页 |
| 附录2: 高职教师教学质量互评表 | 第75-76页 |
| 附录3: 高职教师教学质量自评表 | 第76-77页 |
| 附录4: 高职督导员课堂教学质量评价表 | 第77-78页 |
| 附录5: 高职学生对教师教学质量评价表(理论类课程) | 第78-79页 |
| 附录6: 高职学生对教师教学质量评价表(实践类课程) | 第79-80页 |
| 附录7: 高职学生对教师教学质量评价表(艺术类课程) | 第80-81页 |
| 附录8: 高职学生对教师教学质量评价表(体育类课程) | 第81-82页 |
| 附录9: 高职学生学习情况互评表 | 第82-83页 |
| 附录10: 高职学生学习情况自评表 | 第83-84页 |
| 附录11: 高职督导课堂学风测评表 | 第84-85页 |
| 附录12: 高职教师课堂学风测评表 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第87页 |
