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基于深度学习的多源多粒度教育考试信息融合研究

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基于深度学习的多源多粒度教育考试信息融合研究
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-9页
第1章 绪论第10-21页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究目的第11页
    1.3 国内外研究现状及分析第11-17页
    1.4 主要研究内容第17-18页
    1.5 论文主要工作第18-19页
    1.6 研究创新第19-20页
    1.7 论文结构第20-21页
第2章 多AGENT多源异构数据采集研究第21-26页
    2.1 问题描述第21页
    2.2 总体设计第21-24页
        2.2.1 数据采集AGENT功能设计第22页
        2.2.2 流程设计第22-24页
    2.3 多AGENT数据采集的关键技术第24页
        2.3.1 多源异构数据采集第24页
        2.3.2 基于正则表达式的教育考试数据采集第24页
    2.4 本章小结第24-26页
第3章 基于CNN的多源信息关联研究第26-39页
    3.1 问题描述第26-27页
    3.2 总体设计第27-29页
        3.2.1 基于CNN的多源信息关联流程设计第27页
        3.2.2 信息关联算法设计第27-29页
    3.3 CNN模型设计第29-34页
        3.3.1 激活函数第29-30页
        3.3.2 神经元结构第30页
        3.3.3 网络结构第30-32页
        3.3.4 模型训练过程第32-34页
    3.4 实验设计与结果分析第34-37页
        3.4.1 数据集及模型训练第34-35页
        3.4.2 实验结果分析第35-37页
    3.5 本章小结第37-39页
第4章 基于CNN与 LSTM的多粒度特征融合研究第39-50页
    4.1 问题描述第39-40页
    4.2 总体设计第40-42页
        4.2.1 基于CNN与 LSTM的多粒度特征融合流程设计第40页
        4.2.2 粒度计算算法设计第40-42页
    4.3 神经网络模型设计第42-44页
        4.3.1 基于CNN的多粒度文本数据分类模型第42-43页
        4.3.2 基于LSTM的多粒度文本数据分类模型第43-44页
        4.3.3 多粒度特征融合第44页
    4.4 实验设计与结果分析第44-49页
        4.4.1 数据集与模型训练第44-45页
        4.4.2 特征融合第45-46页
        4.4.3 实验结果分析第46-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第5章 多源教育考试系统与数据库设计第50-57页
    5.1 多源教育考试系统与数据库设计概述第50-51页
    5.2 多源教育考试系统设计第51-53页
        5.2.1 系统体系结构第51-52页
        5.2.2 系统概要设计第52-53页
    5.3 教育考试多源信息融合数据库设计第53-56页
        5.3.1 数据库结构设计第53-55页
        5.3.2 数据库索引设计第55页
        5.3.3 数据库后期维护工作第55-56页
    5.4 本章小结第56-57页
第6章 总结与展望第57-59页
    6.1 工作总结第57-58页
    6.2 展望第58-59页
参考文献第59-66页
致谢第66-67页
攻读学位期间发表的学术论文第67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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