数据挖掘技术在高校人力资源规模的应用研究



数据挖掘技术在高校人力资源规模的应用研究

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数据挖掘技术在高校人力资源规模的应用研究

论文目录
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

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