| 中文摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 中文文摘 | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 前言 | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 项目研究背景 | 第9页 |
| 1.2 项目研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 国外网络学习评价研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内网络学习评价研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 目前主流的网络学习评价方法及优缺点比较 | 第12-15页 |
| 1.3 项目研究的目的与意义 | 第15页 |
| 1.4 项目研究的内容及创新点 | 第15-16页 |
| 1.5 论文结构和研究框架 | 第16-17页 |
| 第2章 LMBP算法理论基础 | 第17-23页 |
| 2.1 基本BP算法原理 | 第17-20页 |
| 2.1.1 信号的前向传播过程 | 第18页 |
| 2.1.2 误差的反向传播过程 | 第18-20页 |
| 2.2 LMBP算法原理 | 第20-23页 |
| 第3章 网络学习评价指标体系构建 | 第23-27页 |
| 3.1 评价方式介绍及不足分析 | 第23-24页 |
| 3.2 基于LMBP算法的网络学习评价模型设计 | 第24-27页 |
| 3.2.1 评价要素确定 | 第24-25页 |
| 3.2.2 评价模型建立 | 第25-27页 |
| 第4章 网络学习评价数据的收集与整理 | 第27-31页 |
| 4.1 数据的收集 | 第27页 |
| 4.2 数据的预处理 | 第27-28页 |
| 4.3 数据的归一化处理 | 第28-29页 |
| 4.4 训练数据和测试数据的确定 | 第29-31页 |
| 第5章 网络学习评价模型的实验仿真 | 第31-39页 |
| 5.1 MATLAB7.0神经网络工具箱及其相关函数简介 | 第31-32页 |
| 5.2 网络学习评价模型仿真过程 | 第32-39页 |
| 第6章 网络学习评价指标体系改进 | 第39-41页 |
| 6.1 评价要素确定 | 第39-40页 |
| 6.2 评价指标体系的确定 | 第40-41页 |
| 第7章 结论 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 附录1 训练样本和测试样本归一化数据 | 第47-75页 |
| 附录2 基于LMBP算法的网络学习评价模型部分关键代码 | 第75-77页 |
| 附录3 神经网络仿真结果与目标输出对比表 | 第77-91页 |
| 致谢 | 第91-97页 |
| 个人简历 | 第97页 |
