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云平台下的高校教师科研成果管理系统的研究与设计

摘要第3-4页
abstract第4-5页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-12页
        1.1.1 研究背景第9-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
        1.2.1 云计算研究现状第12页
        1.2.2 高校教师科研成果管理系统的研究现状第12-13页
    1.3 本文主要工作第13页
    1.4 论文组织结构第13-15页
第二章 云平台相关技术第15-24页
    2.1 云计算相关技术第15-17页
        2.1.1 云计算体系结构第15-16页
        2.1.2 开源云平台介绍第16-17页
    2.2 Hadoop相关技术第17-22页
        2.2.1 Hadoop简介第17-18页
        2.2.2 HDFS文件系统第18-20页
        2.2.3 MapReduce编程模型第20-22页
    2.3 基于云计算的科研管理系统服务模式第22页
    2.4 本章小结第22-24页
第三章 系统分析与设计第24-44页
    3.1 需求分析第24-26页
        3.1.1 用户需求分析第24-25页
        3.1.2 功能需求分析第25-26页
    3.2 系统体系结构与业务流程第26-29页
        3.2.1 系统体系结构第26-27页
        3.2.2 主要业务流程第27-29页
    3.3 类的设计第29-30页
    3.4 用户角色与权限设计第30-33页
        3.4.1 用户角色与权限的概念模型设计第30-32页
        3.4.2 用户角色与权限的流程设计第32-33页
    3.5 系统功能模块设计第33-37页
        3.5.1 普通教师功能模块第35-36页
        3.5.2 院系管理人员功能模块第36页
        3.5.3 科研处综合管理功能模块第36-37页
        3.5.4 系统维护与管理第37页
    3.6 数据库设计第37-42页
    3.7 本章小结第42-44页
第四章 基于科研成果的教师绩效评估第44-65页
    4.1 层次分析法第44-48页
        4.1.1 层次分析法简介第44-45页
        4.1.2 层次分析法的特点第45页
        4.1.3 层次分析法的步骤第45-48页
    4.2 基于层次分析法的高校教师绩效评估第48-57页
        4.2.1 绩效评估流程第48-49页
        4.2.2 评价指标体系的建立第49-51页
        4.2.3 评价指标权重的确定第51-52页
        4.2.4 评价结果的确定第52-57页
    4.3 基于BP神经网络的高校科研绩效评估第57-64页
        4.3.1 BP神经网络概述第57-58页
        4.3.2 BP神经网络模型设计第58-59页
        4.3.3 数据集制备第59-60页
        4.3.4 BP神经网络的训练过程第60-63页
        4.3.5 实验结果与分析第63-64页
    4.4 本章小结第64-65页
第五章 系统实现第65-70页
    5.1 环境搭建第65-66页
    5.2 系统实现第66-69页
    5.3 本章小结第69-70页
第六章 总结第70-72页
    6.1 结论第70-71页
    6.2 展望第71-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-77页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文第77页

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