NTS中学生认知能力评价系统的研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| ·学生认知能力概念 | 第8-9页 |
| ·学生认知能力评价的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 第2章 学生认知能力评价系统概述 | 第11-14页 |
| ·系统设计的目标及开发平台 | 第11页 |
| ·系统设计的总体结构 | 第11页 |
| ·系统工作流程 | 第11-12页 |
| ·学生认知能力评价指标体系建立 | 第12-14页 |
| ·评价指标体系建立原则 | 第12-13页 |
| ·评价指标要素的设计 | 第13页 |
| ·评价指标的量化 | 第13页 |
| ·评价集的确定 | 第13-14页 |
| 第3章 学生认知能力评价模型的建立 | 第14-47页 |
| ·基于模糊综合评价方法的模型建立 | 第14-25页 |
| ·模糊数学简介 | 第14-15页 |
| ·模糊综合评价方法的基本原理 | 第15-17页 |
| ·模糊综合评价指标权重的确定 | 第17-23页 |
| ·评价指标的评价等级的确定 | 第23页 |
| ·.5模糊综合评价模型的实现 | 第23-25页 |
| ·基于BP神经网络的评价模型的建立 | 第25-36页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第26-29页 |
| ·BP网络评价模型参数的选取 | 第29-30页 |
| ·BP评价模型的Matlab实现 | 第30-36页 |
| ·基于RBF神经网络的评价模型的建立 | 第36-45页 |
| ·RBF神经网络的基本原理 | 第36-38页 |
| ·RBF评价模型中基函数中心的选取 | 第38-40页 |
| ·RBF神经网络的学习算法 | 第40-42页 |
| ·RBF评价模型的Matlab实现 | 第42-45页 |
| ·三种模型评价结果分析 | 第45-47页 |
| 第4章 学生认知能力评价系统的实现及应用 | 第47-67页 |
| ·系统实现过程中的关键技术 | 第47-53页 |
| ·COM组件技术 | 第47-49页 |
| ·Matlab中COM组件的生成 | 第49-51页 |
| ·.NET调用COM组件 | 第51-53页 |
| ·总体功能结构设计 | 第53-54页 |
| ·主要功能模块的实现 | 第54-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67-68页 |
| ·前景展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的学术论文 | 第73页 |
