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基于PSO优化神经网络的高职院校教学质量评价系统的设计与实现

摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-7页
第一章 高职院校教育教学质量评价现状分析第7-11页
   ·问题的提出与课题研究意义第7-9页
     ·问题的提出第7-8页
     ·高职院校教学质量评价体系研究现状第8页
     ·课题研究意义第8-9页
   ·本文的研究内容及组织结构第9-11页
     ·研究内容第9-10页
     ·本文的组织结构第10-11页
第二章 人工神经网络第11-22页
   ·人工神经网络发展概述第11-13页
     ·人工神经网络发展历史第11页
     ·神经网络研究现状与发展第11-13页
   ·人工神经网络模型第13-16页
     ·人工神经元模型第13-14页
     ·人工神经网络结构第14页
     ·人工神经网络的学习方法第14-15页
     ·人工神经网络学习算法第15-16页
   ·BP神经网络模型第16-22页
     ·BP神经网络基本原理第16-17页
     ·BP神经网络结构第17页
     ·BP网络学习公式推导第17-22页
第三章 基于PSO算法的人工神经网络训练第22-30页
   ·微粒群算法描述第22-25页
     ·PSO算法的基本原理第22页
     ·基本PSO算法描述第22-23页
     ·微粒群算法的改进第23-25页
   ·应用于BP网络训练的PSO算法第25-30页
     ·PSO训练BP网络的原理分析第25-26页
     ·PSO算法的设计思想第26-27页
     ·运用PSO算法训练神经网络的实现第27-30页
第四章 PSO优化的人工神经网络设计高职教学质量评价体系第30-46页
   ·高职院校教学质量评价综合指标体系的确立第30页
   ·系统功能模块设计第30页
   ·网上测评系统设计第30-36页
   ·教学质量神经网络评价系统设计第36-46页
     ·样本库维护第37-38页
     ·PSO优化的神经网络训练第38-43页
     ·PSO优化的神经网络评价第43-46页
第五章 结论及进一步思考第46-47页
   ·结论第46页
   ·进一步思考第46-47页
致谢第47-48页
参考文献第48-50页
附录第50页

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