学位与研究生教育评估信息综合处理研究

对学位与研究生教育中质量评估信息的综合处理问题进行了研究，利用模糊数学与灰色系统理论建立了模型，并找到了实现的方法。     

蓬勃发展的学位与研究生教育

近年来,在上级主管部门的关怀下,在校党委、行政的正确领导下,在各培养单位和其他各级职能部门的大力支持下,我校新一届研究生处集体会同全校200余名研究生导师和全体研究生,认真做好学位与研究生教育的各项工作,曲阜师范大学的学位与研究生教育工作取得了可喜的成绩。     

学位与研究生教育的发展对民办高校的促进作用

研究生教育规模的扩张、在职攻读硕士学位的发展以及高校教师在职攻读硕士学位的设置为民办高校师资力量的提高提供了发展机遇,民办高校应该抓住机遇,提高师资水平,增强竞争实力。     

学位与研究生教育计算机信息管理研究

在叙述学位与研究生教育计算机信息管理系统发展过程的基础上,结合一些高等院校的实例,阐述了不同时期的学位与研究生教育计算机信息管理系统研制的重点和特点,并提出了应用中存在的问题,最后结合实际探讨了其发展趋势.     

以科学发展观为指导,积极发展我校的学位与研究生教育

本文对大理学院刚起步的学位与研究生教育如何发展,进行了思考.提出要以科学发展观为指导,抓住机遇,积极发展;强调学科和学位点的建设和发展要突出重点,加快建设和发展;学位与研究生教育要树立以研究生为本,以学科带头人、学术带头人和导师为本的观念;要正确处理研究生教育规模、结构、质量、效益的关系,做到全面、协调、可持续发展;研究生教育要坚持以质量为中心,确保并提高培养质量.     

构建激励型学位与研究生教育质量保证体系研究

论文在分析了以监控手段为主导的学位与研究生教育质量监控体系存在问题的基础上,借鉴国内学者最新研究成果及质量观理念,提出了构建以激励机制为主导的学位与研究生教育质量保证体系的新思路,并从理论和实践方面论证了这种体系的特征与特色.     

教育部学位中心2006年一级学科评估结果揭晓

2007年3月14日，教育部学位与研究生教育发展中心2006年全国一级学科评估（排名）结果揭晓．本次评估是继该中心2002—2004年完成第一轮80个一级学科评估之后，于2006年5月启动的第二轮学科评估．参加第二轮首批评估的共有31个一级学科，有193个单位的1067个学科申请参评，参评数量比上一轮有较大增加．[第一段]     

研究生学位论文答辩要领

研究生学位论文答辩是研究生教育过程中的一个重要环节,如何做好论文答辩是每位研究生都要面临的问题。本文从准备答辩报告、答辩报告技巧等方面进行了阐述,希望能为每届将要进行答辩的研究生提供参考。在取得良好学习成绩和研究工作的基础上,提高论文答辩质量、圆满地完成学业。     

加强学位与研究生教育加快中央民族大学高层次人才的培养

中央民族大学学位与研究生教育经过20多年的发展，虽然有了一定的基础，但仍存在着点少、面窄，学科专业单一的问题。应该 抓住目前的有利时机，大力发展研究生教育、扩大专业面，积极发展应用型学科，尽快建立适应社会与经济发展的高质量的学位与研究生教育。     

基于BP神经网络电子评标方法的研究和应用

为了解决招投标中评标环节专家评审法随意性大的问题,针对建设工程的不同特点,对评标内容进行分类剖析.利用人工神经网络的智能识别功能,建立基于神经网络的电子评标方法.结合人工神经网络的自适应功能、良好的容错能力以及非线性数据处理特点,科学地评价多因素建设工程投标方案,使招标商从众多的投标商中选出最佳的中标单位.     

基于BP神经网络的实践教学质量评价模型研究

该文利用反向传播（Back Propagation,BP）神经网络建立实践教学质量评价模型。将实践教学质量评价指标量化为确定的数据作为其输入,实践教学质量作为输出。运用Excel进行实证研究,发现将该方法运用于实践教学质量评价中,较好的模拟了评价专家进行综合评价的过程,得到了满意的评价结果。     

基于人工神经元网络的采场顶板质量评价模型

根据神经网络理论，建立了采场顶板质量评价的人工神经网络模型，实例表明该模型的评价正确率高，是用于解决复杂非线性系统评价问题的有效方法。可望在煤矿开采领域其它评价问题中得以推广应用。     

人工神经网络在苏州空气污染预报中的应用

人工神经网络在预测预报领域的应用越来越广泛。简单介绍了BP神经网络的基本原理,较详细地回顾了国内BP神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,并建立了苏州市区SO2浓度预报的BP神经网络,预报结果表明:该模型具有简便、快速、准确的优点,可推广用于其它空气污染物的预报。     

基于BP神经网络的工程项目安全耐久性评价

通过对人工神经网络的分析,结合工程项目安全耐久性评价,将BP神经网络的技术应用于拟建工程项目安全耐久性的评估中,可以实现在项目建设前期对工程项目质量等指标的客观定量评价,为工程项目建设的决策提供有效的依据。     

基于BP神经网络的教材质量评价研究

教材质量评价是教材管理工作的关键环节。为了对教材质量进行科学有效地评价,提高评价工作的效率,建立了基于BP神经网络的教材质量评价模型。经过BP神经网络的构建、训练和分类等主要工作,建立了一个具有较高准确率的教材质量评价模型。通过分析结果表明,该模型能够科学和高效地评价教材的质量,具有较高的实用性。     

BP神经网络的改进及其应用

在分析BP神经网络建模步骤的基础上,针对BP神经网络某些不足,提出了几点改进措施。首先对原始数据进行了非线性规格化;其次,提出了记忆式初始权值和阀值;最后以确定性系数最大为依据进行参数优选,并将改进后的BP神经网络应用于需水量预测。结果表明,改进后的BP神经网络不仅提高了BP神经网络预测的精度,而且加快了BP网络运行时的收敛速度。     

基于组合神经网络的教师评价模型研究

本文提出的基于组合神经网络的教师评价模型,可以弥补以往基于神经网络的教师评价模型的不足,不但可以给出教师的综合得分或所属类别,还可以给出教师在每个方面的得分.所使用的组合神经网络,由多个结构相同的BP神经网络组成;用构建的组合神经网络和传统BP神经网络分别进行实验.仿真实验表明,该模型相对误差较小,可以满足评价需求.     

中国粮食生产的多元回归与神经网络预测比较

对1978-2000年影响我国粮食生产的7个因子分别建立了多元回归分析预测模型BP神经网络多变量输入预测模型。实证研究结果表明,与回归预测模型相比,用BP网络建立的模型经过训练后,可得到影响粮食产出的主要因子及其之间的非线性关系,网络模型新颖,具有很高的预测精度及较好的预测效果,可广泛应用于各种预测研究,有较高的推广价值。     

交叉口多相位神经网络智能控制

针对城市交叉口交通流的特点和普遍存在的拥挤问题,以F-B配时理论为基础,提出了一种基于神经网络的交叉口多相位智能控制,并以镇江市大市口为例,在调查了大量的交通流数据的基础上,描述了建立网络的方法,给出了学习算法,仿真结果表明,该神经网络控制器具有良好的学习和泛化能力,实时性良好．