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大学教师科研能力评测及分析系统的设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 论文的研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 研究内容及作者主要工作第12页
    1.4 论文的组织结构第12-14页
第2章 相关理论及技术基础第14-24页
    2.1 B/S模式及优势第14-15页
    2.2 绩效考核的方法第15-18页
        2.2.1 平衡计分卡法(BSC)第15-16页
        2.2.2 目标管理法(MBO)第16-17页
        2.2.3 关键绩效指标法(KPI)第17页
        2.2.4 360度绩效考核法第17-18页
        2.2.5 层次分析法第18页
    2.3 绩效评测的作用第18-19页
    2.4 Java EE的相关技术第19-21页
        2.4.1 Java&JavaEE第19页
        2.4.2 J2EE第19-20页
        2.4.3 Servlet第20-21页
        2.4.4 JDBC第21页
        2.4.5 JFreeChart第21页
    2.5 本章小结第21-24页
第3章 大学教师科研能力评测模型的构建第24-32页
    3.1 大学教师科研能力评测指标体系的构建第24-27页
        3.1.1 体系构建原则第24页
        3.1.2 确定权重方法第24-25页
        3.1.3 教师评测指标体系的构建第25-27页
    3.2 教师绩效评测指标权重的分析与确定第27-29页
        3.2.1 构造判断矩阵第27-28页
        3.2.2 用特征向量法计算权重向量第28-29页
    3.3 判断矩阵的一致性检验第29-30页
        3.3.1 评测指标权重的确定第29-30页
    3.4 数据的处理第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第4章 大学教师科研能力预测算法的实现第32-42页
    4.1 预测的目的及意义第32页
    4.2 预测算法第32-35页
        4.2.1 回归模型第32页
        4.2.2 矩估计第32-33页
        4.2.3 最小二乘估计第33页
        4.2.4 极大似然估计第33页
        4.2.5 遗传算法第33-34页
        4.2.6 灰色预测模型第34页
        4.2.7 神经网络预测算法第34-35页
    4.3 灰色神经网络预测算法第35-40页
        4.3.1 GM(1,1)建模原理第36-37页
        4.3.2 RBF网络结构及其原理第37-38页
        4.3.3 基于灰色模型的神经网络预测算法第38-39页
        4.3.4 改进的灰色神经网络算法的实验分析第39-40页
    4.4 本章小结第40-42页
第5章 需求分析与总体设计第42-54页
    5.1 功能需求第42页
    5.2 可行性分析第42-43页
    5.3 系统设计原则第43页
    5.4 总体结构设计第43-44页
    5.5 功能框架设计第44-45页
    5.6 系统用例分析第45-47页
    5.7 数据库设计第47-51页
        5.7.1 系统中的部分E-R图第47-49页
        5.7.2 系统中的部分数据库物理表设计第49-50页
        5.7.3 数据连接的设计第50-51页
    5.8 系统非功能需求第51-52页
    5.9 本章小结第52-54页
第6章 系统的详细设计与实现第54-68页
    6.1 系统概述第54页
    6.2 系统开发环境第54页
    6.3 系统各模块设计第54-66页
        6.3.1 登录模块实现第54-55页
        6.3.2 管理员用户模块实现第55-57页
        6.3.3 教师用户模块实现第57-65页
        6.3.4 论文的一些不足第65-66页
    6.4 本章小结第66-68页
结论第68-70页
参考文献第70-74页
攻读硕士学位期间所发表的论文第74-76页
致谢第76页

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