基于GA-BP神经网络的智能评语生成的研究
| 内容摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 导论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及内容 | 第8页 |
| ·论文研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文研究方法 | 第10-11页 |
| ·论文内容安排 | 第11-12页 |
| 第2章 语料库的构成及相关技术 | 第12-30页 |
| ·语料的收集 | 第12页 |
| ·语料的研究 | 第12-19页 |
| ·语法概念 | 第12-13页 |
| ·语法结构 | 第13页 |
| ·词类划分及语法功能 | 第13-15页 |
| ·短语 | 第15-16页 |
| ·句子 | 第16-17页 |
| ·词、短语和句子的关系 | 第17页 |
| ·语料的特征提取 | 第17-19页 |
| ·评语语料库构成 | 第19-22页 |
| ·评语语料自定义数据库 | 第22-23页 |
| ·中文分词技术 | 第23-30页 |
| ·常用分词组件 | 第23-24页 |
| ·ICTCLAS组件分词算法 | 第24-30页 |
| 第3章 个性化学生评语编辑器的设计 | 第30-43页 |
| ·中小学生心理特征、性格特征分析 | 第30-31页 |
| ·评价指标体系的原则及建立 | 第31-33页 |
| ·建立评价指标体系的原则 | 第31-32页 |
| ·个性化学生评价的指标体系的建立 | 第32-33页 |
| ·评语编辑器的功能模块设计 | 第33-35页 |
| ·数据库设计 | 第35-38页 |
| ·评语编辑器主要工作流程 | 第38-43页 |
| 第4章 BP神经网络和遗传算法 | 第43-56页 |
| ·BP神经网络 | 第43-48页 |
| ·BP神经网络算法流程 | 第44-47页 |
| ·BP算法存在的问题 | 第47-48页 |
| ·遗传算法 | 第48-52页 |
| ·遗传算法的步骤 | 第49页 |
| ·遗传算法的实现技术 | 第49-52页 |
| ·基于GA-BP算法评语生成模型的研究 | 第52-56页 |
| 第5章 智能评语生成的实验 | 第56-63页 |
| ·GA算法优化BP网络的实现 | 第56-58页 |
| ·数据准备 | 第56-57页 |
| ·网络结构的确定 | 第57-58页 |
| ·GA算法优化BP网络 | 第58页 |
| ·GA-BP算法生成学生总评的仿真分析与比较 | 第58-60页 |
| ·个性化智能评语的生成 | 第60-63页 |
| 第6章 结论与展望 | 第63-64页 |
| 附录 | 第64-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 后记 | 第76页 |
