应用BP神经网络的教学评价模型及仿真

在教学管理问题的研究中,针对教学质量评价的非线性特征以及教学质量评估体系中存在的诸多非定量的因素,建立教学质量评价的BP神经网络模型.评价模型可以根据专家打分对已有评价体系中的主观性因素进行量化,并利用神经网络的自学习,自适应及非线性逼近能力进行量化评价的计算,较已有的评价体系具有更高的计算效率.利用专家提供的数据在Matlab软件中对三层BP神经网络模型进行仿真训练,得到用于评判的神经网络模型.利用BP神经网络进行教学质量评价的方法可操作性强,可以克服传统评价方法主观性过强的缺点,同时避免了传统教学质量评价的复杂过程,具有较广泛的实用性,并为教学质量提供了依据.     

神经网络的BP算法在教学质量评价中的应用研究

神经网络具有很强的自学习能力和容错性,善于联想、类比和推理。该文在探讨教学质量评价指标体系构建的基础上,将神经网络的BP算法应用于教师教学质量的评价中,目的是为了准确地反映教学的实际,更科学地对教师的教学质量进行有效的评价。实验结果证明,应用神经网络BP算法的评价方法考虑了评价标准的模糊性,使教师的教学质量得到客观公正的评价。     

教学质量评价的BP神经网络模型

针对教学质量评价的非线性、复杂性等问题,提出了基于BP网络的教学质量评价决策模型,借助其自学习,自适应及最佳逼近性能对评价数据进行量化训练,得到教学质量评价结果。MATLAB仿真结果表明了该评价模型的有效性,获得了较好的评价结果。     

主成分分析与BP网络结合的教学质量评价

为了进一步提高教学质量评价精度,提出了一种基于主成分分析和BP神经网络相结合的教学质量评价模型。首先利用主成分分析对教学质量评价体系中的12个评价指标的原始特征变量进行分析,然后作数据降维处理,提取出前4个主成分,再以这些主成分作为BP神经网络的输入,构建了3层神经网络评价模型。仿真结果表明:与标准BP神经网络相比,PCA-BP网络模型的结构更为简化,收敛速度更快,评价精度更高且泛化能力强。     

PSO优化的神经网络在教学质量评价中的应用

针对以往教学质量评估体系中存在的问题,利用粒子群优化算法(PSO)训练的神经网络建立教学质量评估数学模型.该方法使用由PSO训练的BP模型来拟合影响教师教学质量评价的众多指标与评价结果之间的复杂关系.实验结果表明,运用人工神经网络能更好的建立综合评价系统,用于满足更多范围的系统综合评价.     

利用模糊-BP神经网络评价高校教师教学质量

为提高高校教师教学质量评价的科学性和合理性,简单分析了传统线性方法进行教师教学质量评价的缺点,介绍了一种基于模糊理论与BP神经网络的高校教师教学质量评价模型。该模型将教学评价指标概念量化成确定的数据作为BP网络的输入,模糊综合评价结果作为输出。运用Matlab进行实证研究发现,将该方法用于高校教师教学质量评价中,既克服了评价主体在评价过程中的主观因素,叉得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

BP神经网络在教学质量评价中的应用

结合BP神经网络的特点,探讨了基于BP神经网络的教学质量评价方法.利用BP神经网络方法建立高校教学质量评价系统的模型,将教学评价指标概念量化成确定的数据作为其输入,教学效果作为输出,并利用MATLAB系统加以实现.     

基于BP神经网络的产品造型设计评价

为了对产品的造型设计进行评价,在分析人工神经网络原理的基础上提出了应用BP神经网络评价产品造型设计的方法.根据BP神经网络具有自学习、自组织、自适应和非线性动态处理等优点,建立了产品造型设计BP神经网络评价模型,选择某一产品造型设计的13款方案作为样本,利用Matlab软件进行了BP网络的实例训练和验证.实验结果表明,BP神经网络模型可以较准确的对产品造型设计进行评价.     

改进BP网络在高职院校教学质量评测中的应用

随着信息技术的高速发展和高职院校对教学质量的不断重视,对高职院校的教学质量的评测已经受到广大专家学者的关注。本文针对目前高职院校的现状,提出了一种基于高职院校质量评测的改进 BP 神经网络模型。该模型在传统 BP 神经网络模型的基础上,对学习率进行了优化,并加入了动量项,克服局部极小值,还提出了自调整学习速率,最后对激励函数进行了改进和优化。模型仿真结果表明,根据改进后的 BP 神经网络建立的高职院校教学质量评测模型性能良好,值得推广使用。     

基于BP 神经网络的计算机绘图课程教学质量评价的研究及应用

计算机绘图是一门专业基础课,具有很强的实践性,要求授课老师理论与 实际操作相结合进行授课。如何提高教学质量是当今高校教育的重点,而客观、准确地评价 教学质量对于提高教学质量有着积极而重要的意义。在制定评价指标体系的基础上,利用 BP 神经网络理论构建合理、有效的计算机绘图教学质量评价模型,并对学校的计算机绘图 课程的教学质量进行了评价,找出存在的问题,为今后的教学改革提供方向。     

层次分析法和神经网络相融合的教学质量评价

为提高教学质量评价准确性,提出一种基于层次分析法和神经网络相融合的教学质量评价方法（AHP-BPNN）。采用层次分析法构建评价指标体系,筛选出对评价结果有重要影响的指标作为BP神经网络输入,采用神经网络建立教学质量评价模型。仿真结果表明,AHP-BPNN不仅简化神经网络的结构,而且提高了教学质量的评价精度和评价效率,是一种可行、有效的教学质量评价方法。     

基于GA优化RBF神经网络的英语教学质量评价

针对目前英语教学质量评价准确性不高的问题,提出了一种基于遗传算法（GA）优化RBF神经网络的教学质量评价方法.首先利用主成分分析对教学质量评价指标进行选择,然后设计了RBF神经网络教学评价模型,并采用GA对RBF神经网络的初始权值进行优化.实验结果表明,该方法能够有效评价英语教学质量,且准确性和实时性较高.     

基于PSO的RBF神经网络在教学质量评价中的应用

文章提出了一种将粒子群优化(PSO)算法训练的RBF神经网络用于教师教学质量评价的方法。该方法使用由PSO训练的RBF神经网络来拟合影响教学质量评价的众多指标与评价结果之间的复杂关系。通过实验验证,该方法在教学质量评价中,克服了评价主体在评价过程中的主观因素,又得到满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

高校教学质量评价的BP神经网络模型

高校教学质量的评价是一个多因素、多变量、模糊的非线性过程。文章运用BP神经网络建立了教学质量评价的数学模型,通过matlab神经网络工具箱学习训练网络,并经测试数据验证。结果表明,基于BP神经网络建立的教学质量评价模型,克服了评价中主观因素的影响,得到了较满意的评价结果,具有广泛的应用前景。     

基于粗集神经网络的教学评估系统

为了便于教学质量的评估,将粗集理论与神经网络结合起来,构建粗神经网络.在此基础上,开发出集数据管理、网络训练、教学评估于一体的智能教学评估系统.结果表明,该系统使用方便,精度较高,可移植性强.     

基于改进粒子群小波神经网络算法在计算机实训教学质量评估中的应用

针对评估指标之间复杂的非线性关系,提出了一种基于改进粒子群小波神经网络评估教学质量的数学模型,该模型的参数由PSO优化。实验结果表明,PSO-WNN均方差为0.0281,通过使实际输出值和期望输出值的均方差较小,该方法可以更好地提高教学质量评估目标的准确性。同时,在应用于计算机实训教学质量评估中取得了良好的效果。     

课堂教学质量的计算机模糊评估系统的研究

应用模糊数学的相关理论,结合课堂教学质量评估指标体系,提出一种课堂教学质量的计算机模糊评估系统的设计方案,采用了多策略指标权重确定方法和模糊数学技术对课堂教学质量进行综合评估,以期对课堂教学质量的评估更加科学、客观、公正、准确。