区域科技人才需求预测模型研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景与目的 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-13页 |
| ·国外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-13页 |
| ·研究内容与思路 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第15-26页 |
| ·科技人才相关概念 | 第15-16页 |
| ·人才需求预测模型 | 第16-20页 |
| ·神经网络基本理论 | 第20-26页 |
| ·神经网络概念和特征 | 第20-22页 |
| ·神经网络功能和应用 | 第22-23页 |
| ·神经网络的构成 | 第23-26页 |
| 第三章 科技人才需求预测模型的选择 | 第26-42页 |
| ·科技人才需求预测指标体系建立 | 第26-31页 |
| ·科技人才需求预测影响因素 | 第26-30页 |
| ·科技人才需求预测指标选择 | 第30-31页 |
| ·科技人才需求预测模型选择 | 第31-37页 |
| ·神经网络结构的选择 | 第32-34页 |
| ·网络学习算法的选择 | 第34-37页 |
| ·BP神经网络的选择 | 第37-41页 |
| ·BP神经网络结构和学习算法 | 第37-39页 |
| ·基于Matlab的BP神经网络算法改进 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第四章 BP 神经网络预测模型的实现 | 第42-52页 |
| ·训练样本集的准备 | 第42-44页 |
| ·数据的预处理 | 第42-43页 |
| ·训练集的设计 | 第43-44页 |
| ·网络结构设计 | 第44-45页 |
| ·隐含层数的设计 | 第44页 |
| ·隐节点数的设计 | 第44-45页 |
| ·网络训练模式 | 第45-47页 |
| ·初始权值的设计 | 第45-46页 |
| ·网络训练与测试 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络算法的程序实现 | 第47-51页 |
| ·标准BP算法的流程 | 第47-50页 |
| ·Matlab编程实现BP神经网络 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第五章 实证分析 | 第52-69页 |
| ·神经网络预测模型在河南省科技人才战略中的应用 | 第52-64页 |
| ·河南省科技人才现状分析 | 第52-60页 |
| ·基于神经网络的河南省科技人才需求预测 | 第60-61页 |
| ·模型验证与预测结果分析 | 第61-64页 |
| ·基于神经网络的全国科技人才需求预测 | 第64-69页 |
| ·基于BP神经网络的全国科技人才需求预测 | 第64-67页 |
| ·模型验证与预测结果分析 | 第67-69页 |
| 第六章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
