基于神经网络的高职学生职业生涯专家系统研究
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基于神经网络的高职学生职业生涯专家系统研究
作者:宋志坚 Publish: 2007-4-17 Hits:-
【中文题名】 基于神经网络的高职学生职业生涯专家系统研究
【英文题名】 Research on ANN-Expert System for Pupillary Profession Career in Colleges
【学科专业】 计算机应用技术
【论文级别】 硕士论文
【投稿时间】 2007-4-17
【中关键词】 专家系统,神经网络,网络,职业生涯,,
【英关键词】 Expert System,ANN,network,profession care,
【分类导航】 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>专家系统、知识工程>
【论文摘要】  人工神经网络具有模拟人类的大脑活动,具有良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线性转换的能力。本文阐述了人工神经网络基本原理,研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略。在此基础上,提出了一种改进结构的BP神经网络来实现非线性转换,用以实现专家系统的数据转换方案。 基于神经网络模型的专家系统,知识是通过学习算法自动获取的。推理机为网络上隐含模式对输入的竞争,这种竞争是并行的和针对特定特征的,并把输入模式中各个概念、数据转化为神经网络的输入数据,以及根据数据的对应关系解释神经网络的输出数据。 本文以生涯与兴趣量表为专家系统建立的基础,生涯与兴趣量表是一项生涯咨询服务工具,目的在帮助受试者决定他们的教育与就业计划。它所提供的信息包括对学校各种课程和活动的兴趣,以及对不同工作领域的兴趣,获得这些信息之后,可进一步与职业的相关信息作意义上的连结
【论文题纲】
中文摘要 2-3
ABSTRACT 3-6
第一章 引言 6-9
1.1 专家系统的发展与现状 6
1.2 人工神经网络的研究进展 6-7
1.3 职业生涯规划 7
1.4 论文的主要工作和研究内容 7-9
第二章 专家系统 9-20
2.1 专家系统的定义 9-10
2.2 专家系统的产生与发展 10-14
2.3 专家系统的功能与结构 14-18
2.3.1 专家系统的功能 14-15
2.3.2 专家系统的结构 15-18
2.4 专家系统的作用和意义 18-20
第三章 人工神经网络 20-32
3.1 人工神经网络的结构和工作原理 21-23
3.1.1 人工神经网络的结构 21-22
3.1.2 人工神经网络的基本特性 22-23
3.1.3 人工神经网络的主要学习算法 23
3.2 人工神经网络的典型模型 23-24
3.3 基于神经网络的知识表示与推理 24-25
3.4 多层前馈网络 25-26
3.5 BP(反向传播)学习算法 26-27
3.6 多层前馈网络结构设计 27-28
3.6.1 隐层数的设计 28
3.6.2 隐节点数的设计 28
3.7 网络信息容量与训练样本数 28-29
3.8 训练集的设计 29-30
3.9 初始权值的设计 30
3.10 网络训练与测试 30-32
第四章 基于神经网络的专家系统 32-36
4.1 专家系统与神经网络的集成 32-34
4.2 基于神经网络专家系统的结构 34
4.3 神经网络专家系统的特点及存在的问题 34-36
第五章 高职学生职业生涯规划专家系统 36-47
5.1 初始知识库建立 37-40
5.2 专家知识库建立 40
5.3 专家系统测试题库的建立 40-41
5.4 专家系统结构及神经网络模型结构 41-42
5.5 训练样本集的采集 42
5.6 推理过程 42-43
5.7 学习算法 43-44
5.8 系统的测试评估 44-45
5.9 总结 45-46
5.10 今后的研究方向 46-47
参考文献 47-49
发表论文和科研情况说明 49-50
致谢 50
【DOI】 LunWen.ID:2.2008.388444
付费论文:有参考文献 300元
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