基于神经网络的数据仓库研究及应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文的研究内容与组织安排 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 数据仓库与数据挖掘概述 | 第16-29页 |
| ·数据仓库简介 | 第16-22页 |
| ·数据仓库概念 | 第16-18页 |
| ·数据仓库的特点 | 第18-20页 |
| ·数据仓库的构成 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘 | 第22-27页 |
| ·数据挖掘定义 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第24页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第24-26页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第26-27页 |
| ·数据仓库和数据挖掘的联系 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 教学质量分析系统的设计与实现 | 第29-39页 |
| ·核心技术介绍 | 第29-31页 |
| ·系统设计与实现 | 第31-38页 |
| ·数据库的设计与实现 | 第31-33页 |
| ·系统功能实现 | 第33-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 神经网络技术在学生成绩信息中的应用 | 第39-61页 |
| ·人工神经网络概述 | 第39-44页 |
| ·人工神经网络的概念、特征 | 第40-41页 |
| ·人工神经网络工作原理 | 第41-43页 |
| ·神经网络工作方式 | 第43页 |
| ·神经网络的学习 | 第43-44页 |
| ·人工神经网络的模型分类 | 第44页 |
| ·BP 神经网络的介绍 | 第44-51页 |
| ·神经网络的 BP 模型 | 第45-46页 |
| ·BP 网络的学习算法 | 第46-49页 |
| ·BP 网络的学习程序 | 第49-50页 |
| ·BP 网络的优点 | 第50页 |
| ·BP 网络的劣势与改进措施 | 第50-51页 |
| ·BP 神经网络在成绩预测方面的应用 | 第51-60页 |
| ·BP 网络的设计流程 | 第52-54页 |
| ·BP 网络的具体设计 | 第54-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 BP 神经网络的改进及运用 | 第61-67页 |
| ·双隐层优化 BP 网络 | 第61-63页 |
| ·附加动量项的双隐层 BP 网络 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
