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摘 要
Abstract
目 录
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景
1.2 课题研究意义
1.3 国内外研究现状
1.4 论文的研究内容
1.5 课题研究拟解决的关键问题与创新之处
1.6 论文的组织结构
第二章 课题研究相关知识概述
2.1 数据挖掘
2.1.1数据挖掘的概念
2.1.2数据挖掘的步骤
2.1.3教育数据挖掘的主要方法
2.1.4数据挖掘的结果分析
2.1.5常用的数据挖掘软件
2.2关联规则算法
2.2.1关联规则的基本概念
2.2.2 关联规则的分类
2.3人工神经网络
2.3.1 人工神经元基本模型
2.3.2 激活函数
2.3.3 代价函数
2.3.4人工神经网络的常见类型
2.4 本章小结
第三章 基于Apriori算法的学生成绩分析
3.1 Apriori算法的基本理论
3.1.1 Apriori算法的基本思想
3.1.2 Apriori步骤
3.2 Apriori算法模型与方法
3.3 Apriori算法模型建立
3.4 实验
3.4.1 数据来源
3.4.2 数据预处理
3.4.3 Apriori算法步骤
3.4.4 分析关联规则
3.4.5 挖掘结果分析
3.5 本章小结
第四章 基于BP神经网络的学生成绩预测研究
4.1人工神经网络基本理论
4.1.1 BP算法原理
4.1.2 BP神经网络的学习过程
4.1.3 BP神经网络的拓扑结构
4.2 基于BP神经网络预测模型的确立
4.2.1BP神经网络的结构
4.2.2激活函数
4.2.3学习率的确定
4.3 基于BP神经网络学生成绩预测实验
4.3.1数据来源
4.3.2 数据预处理
4.3.2.1数据清理
4.3.2.2数据集成
4.3.3.3数据归约
4.3.3基于BP神经网络的预测模型
4.3.4实验结果分析
4.4 本章小结
第五章 结论与展望
参考文献
致谢
在读期间公开发表论文（著）及科研情况
