BP神经网络在教学质量评价中的应用

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。运用BP神经网络建立了教学质量评价模型,通过Matlab神经网络工具箱学习训练网络,并进行测试验证。结果表明,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,又得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

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。     

基于BP神经网络的教学质量评价模型研究

在现有评教体系基础上,结合问卷调查和主成分分析法,简化评价指标,并运用BP神经网络算法构建教学质量评价模型,经实测验证了网络预测结果的有效性和可靠性。     

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。     

BP神经网络在教学质量评估中的应用

在传统教学质量评估方式的基础上,提出基于BP神经网络建立预测模型的方法,该方法适用于规则不可知的预测问题,用该方法对原有学校评估系统数据进行试验,结果表明．该方法性能好,可做为教学质量评估的一种有效手段。     

BP神经网络在教学质量评价体系中的应用

教学质量评价是对教学质量进行过程控制的重要手段。采用多层前传网络结构（back-propaga-tionnet2workconstruction,BP网络）,测试教学质量评价体现的完整性,让教学质量评价系统更充分的体现其功能,希望能通过BP神经网络的自学习自识别模式理论更好的对评价的指标进行衡量,从而更好的对评价的结果的有效性、合理性进行把握。     

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。     

基于BP神经网络的高校教学质量评价方法

教学质量评价是高校提高教学质量的措施之一。文章首先从使用比较普遍的加权平均法来说明现行的质量评价法所存在的缺陷,接下来进一步将BP神经网络引入到教学质量评价中来,最后,通过实际的例子来说明这种方法的可行性以及有效性。     

遗传算法与BP神经网络在教学管理中的应用

该文讨论了应用遗传算法改进的BP神经网络对教师教学体系进行评价,在学校教学工作是一切工作的核心,教学评价指标是整个学校管理的重要指标,但由于评价体系本身就是一个复杂的非线性系统,同时又受多种复杂因素影响,很难把握客观性,改进的BP神经网络提供了一个很好的解决方案。     

BP神经网络在人脸识别中的应用研究

本文介绍了一种BP神经网络的人脸识别系统的设计方法。该设计利用前向多层神经网络的反向传播算法,即BP算法,采用MATLAB软件建立了用于人脸识别的BP神经网络,并利用大量的人脸特征数据训练神经网络,使神经网络能分辨出不同的人脸特征。实验结果表明,用这种方法进行人脸识别有较好的效果。     

基于遗传算法的BP神经网络在高职教学质量评估中的应用

提出一种新的高职院校教学质量评估方法。通过把神经网络和遗传算法有机结合起来,既克服了传统BP网络训练时间长、易陷入局部极值的缺点,又利用遗传算法提高了网络全局收敛的效率。该模型运用MATLAB进行了实证研究,实验结果表明,基于遗传算法的BP神经网络系统对高职院校教学质量评估有着良好的应用前景。     

基于BP人工神经网络的软件质量评估

针对软件质量评估的课题,提出了一种基于BP人工神经网络的软件质量评估方法,提高软件质量评估的准确性.首先,论文介绍了人工神经网络的基本原理和软件质量评估的基本过程.然后选取适当软件质量特征构建基于BP人工神经网络的评估体系,分别进行BP网络学习和验证数据测试的实验.通过测试得到的数据结果,证明该方法能够准确地评估软件质量.     

模糊神经网络在课堂教学质量评价中的应用

为解决课堂教学质量的评价工作量大、统计繁琐等问题,并考虑到神经网络用于教学质量评价的进步性和局限性,基于教学过程中存在大量模糊信息的特征,以及模糊神经网络是模糊逻辑和神经网络有机地结合,并汇集了各自的优点,集学习、联想、识别、自适应及模糊信息处理于一体特点,提出了用模糊神经网络来评价教师的课堂教学质量的方法,仿真计算表明,采用数学模型具有较好的评价效果.同其他方法相比,具有科学、简洁、可操作性强等特点,而且模型的结构与方法应用前景广阔.     

BP神经网络在装备维修保障能力评估中的应用

文章介绍了神经网络的基本原理和方法,在系统分析装备维修保障能力的各种影响因素的基础上,构建了装备维修保障能力评估指标体系。接着详细设计了用于评估装备维修保障能力的神经网络模型,并利用Matlab仿真软件对结果进行了计算和分析。结果表明BP神经网络具有很强的解决复杂非线性问题的特点,适用于对装备保障固有能力的分析和评估。