数据挖掘技术在高校人力资源规模的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 数据挖掘相关理论及技术 | 第16-24页 |
| ·数据挖掘的相关概念 | 第16-20页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第16页 |
| ·数据挖掘研究内容和本质 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘功能 | 第18-19页 |
| ·数据仓库与数据挖掘 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络 | 第20页 |
| ·遗传算法 | 第20页 |
| ·决策树算法 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘系统 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘与数据库中的知识发现 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘环境 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘步骤 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 人工神经网络相关算法的研究 | 第24-36页 |
| ·BP神经网络 | 第24-26页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第24-25页 |
| ·标准BP网络学习算法 | 第25页 |
| ·标准BP算法的局限性 | 第25-26页 |
| ·遗传算法 | 第26-32页 |
| ·遗传算法理论基础 | 第26-28页 |
| ·遗传算法的原理和实现步骤 | 第28-31页 |
| ·遗传算法的优缺点 | 第31-32页 |
| ·粒子群算法 | 第32-35页 |
| ·粒子群算法思想 | 第32-33页 |
| ·粒子群算法设计原则及步骤 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 高校生师比模型的设计与实现 | 第36-56页 |
| ·系统模型的总体设计 | 第36-37页 |
| ·系统模型目标设计 | 第36页 |
| ·系统模型总体规划 | 第36-37页 |
| ·参数估计和假设检验 | 第37-39页 |
| ·参数估计 | 第37-39页 |
| ·假设检验 | 第39页 |
| ·系统模型的准备 | 第39-49页 |
| ·影响我国高校生师比的因素 | 第39-41页 |
| ·对相关因子进行主成分分析 | 第41-42页 |
| ·数据的预处理 | 第42-45页 |
| ·主成分分析 | 第45-46页 |
| ·主成分分析几何意义 | 第46-47页 |
| ·主成分分析的性质 | 第47-48页 |
| ·主成分分析的函数和分析结果 | 第48-49页 |
| ·BP网络模型的验证 | 第49-54页 |
| ·网络隐含层结构设计 | 第49页 |
| ·隐含层数设计 | 第49页 |
| ·隐含层节点的确定 | 第49-50页 |
| ·网络初始参数的设定 | 第50-51页 |
| ·网络训练和预测 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 系统模型的推广与评估 | 第56-75页 |
| ·GA-BP模型在高校生师比中的应用 | 第56-62页 |
| ·GA-BP算法流程 | 第56-58页 |
| ·GA-BP在高校生师比中的模型仿真预测 | 第58-62页 |
| ·PSO-BP模型在高校生师比中的应用 | 第62-67页 |
| ·PSO-BP算法流程 | 第63页 |
| ·基本PSO算法参数的选择 | 第63-64页 |
| ·PSO-BP实现步骤 | 第64-66页 |
| ·PSO-BP在高校生师比中的模型仿真预测 | 第66-67页 |
| ·预测模型方法的研究 | 第67-75页 |
| ·时间序列预测模型 | 第68-69页 |
| ·灰色预测模型 | 第69页 |
| ·GM(1,1)预测模型 | 第69-70页 |
| ·滚动预测 | 第70-75页 |
| 第6章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·总结 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
