BP神经网络在高校教学质量评估体系中的应用

高校教学质量评估是一个比较复杂,多因素、多变量的非线性过程,传统的教学评估方法难以客观、公平地反映教师的教学质量。文中利用BP神经网络算法建立高校教学评估体系的评估模型,并通过MATLAB仿真,得到了比较满意的评价结果。经实验证明该模型能克服各种人为因素,具有广泛的适应性。     

基于BP神经网络的教学质量评估系统研究

根据高校教学质量评估指标,给出了利用BP神经网络算法建立BP三层网络结构教学质量评估系统的数学模型,并在matlab下通过编程验证了将该模型用于高校各评价指标以确定教学质量的评价结果。     

基于联想记忆神经网络模型的BP算法

提出一种改进神经网络BP算法的识别训练系统。实验结果表明，基于联想记忆神经网络模型的BP算法，大大降低样本可变系统的网络训练次数。该系统有效降低样本可变系统的网络训练时间，为BP算法应用于对实时性要求高的场合提供算法基础。     

基于BP神经网络的数字识别研究

为了提高数字识别的准确性和可靠性,将BP神经网络应用于数字识别,并考察了网络结构对系统实时性、识别效果的影响以及初始权值对收敛速度的影响,选取了最佳的隐层节点数和权值初始化函数,实现了基于BP神经网络的数字识别系统。利用MATLAB进行仿真实验,实验结果表明该系统能够实现对数字的有效识别。     

基于BP神经网络的在线学习行为评价模型

文章针对网络学习中现有在线学习行为评价方式缺乏全面性、科学性和评价反馈的即时性,提出了一种基于BP神经网络的在线学习行为评价模型,并讨论了评价方式和评价流程。     

基于BP神经网络的引线键合模型

提出了一种基于BP神经网络的新建模方法.利用MATLAB神经网络函数建立网络,通过组合不同参数,将50组训练样本输入网络多次训练,比较结果误差及训练步数、时间,确定了最佳网络结构及参数设置值,建立了引线键合模型.采用训练样本外的10组实验数据对模型进行验证,分析多种误差.验证结果表明,该方法对建立引线键合模型是有效的、可行的,有着较高的精确度.     

基于萤火虫BP神经网络的轴承故障诊断研究

针对BP神经网络训练过程易陷入局部极值导致训练误差收敛速度慢的问题,提出将具有全局寻优的萤火虫算法,结合BP算法共同训练神经网络。在本质上,萤火虫BP神经网络利用萤火虫算法对神经网络进行早期训练,避开局部极值点,得到优化后的神经网络初始权值后,利用BP算法的局部寻优特性对网络做进一步精细训练。轴承故障实验表明,萤火虫BP神经网络的训练误差收敛速度相比BP神经网络、萤火虫神经网络显著提升,故障识别率最高达到99.47%。     

基于BP神经网络的故障诊断仿真研究

介绍了BP(反向传播)神经网络模型,阐述了BP算法的基本原理、权值调整的过程,给出了BP算法一般的编程步骤和流程。在此基础上,应用基本的BP算法进行了系统故障诊断的仿真研究,为提高其实用性,采用VC 与MATLAB混合编程的方法,在VC 环境下制作了应用界面。最后介绍了BP算法在使用中存在的主要问题,并进一步提出了相应的改进方法。     

基于BP神经网络的虚拟机评估

排除无关变量的影响,采用BP神经网络对虚拟机性能数据的提取和分析,预测出已知配置虚拟机的具体应用性能。对样本数据进行分析与提取特征值,有良好的适应性;对虚拟机性能预测进行准确的阐释与说明,性能预测模型实现调控虚拟机对物理机资源池的占用,通过采集虚拟机配置与性能的数据来帮助使用和管理虚拟机。     

基于BP神经网络的优质课评价模型研究

针对当前优质课评价机制尚不完善的现象,提出一种基于BP神经网络的优质课评价模型。首先,建立教师优质课评价指标体系,然后设计BP神经网络模型,并利用神经网络工具箱对模型进行了实现。     

基于改进BP神经网络的课堂教学质量评价模型研究

针对基于BP神经网络的课堂教学质量评价存在预测误差较大的不足,为提高评价的准确性和预测性,根据不同评价主体的特点,提出了基于层次分析法和问卷调查法相结合来选取评价指标体系,作为BP神经网络的输入;进而运用遗传算法选择最优个体的原理,优化BP神经网络初始参数来建立课堂教学质量的评价模型。通过对样本数据的训练与测试,表明该模型较大地提高了课堂教学质量评价的精度,在教学评价中具有较好的应用前景。     

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。     

基于改进的BP神经网络的雷达干扰效能评估模型

针对标准的后向传播(BP)神经网络在雷达干扰效能评估模型中存在的收敛速度较慢的问题,引入带动量的批处理梯度下降的改进BP网络进行干扰效能评估.仿真结果表明,该方法减少了评估中的人为影响,成绩评估与实际结果一致,降低了训练时间,实现了模型效能的提高.     

基于BP神经网络的反舰导弹效能评估模型

从分析不同型号的反舰导弹的主要性能指标出发,应用神经网络的理论方法探索其效能评估的问题。建立了反舰导弹效能评估的神经网络模型,构造了3组训练样本并对样本进行训练、仿真,最后对结果进行比较,证明了用神经网络模型来对反舰导弹进行效能评估是可信、可行的。研究结果也为反舰导弹武器的进一步发展提供了理论参考。     

基于BP神经网络的光学伪装效果评估模型

提出了一种基于BP神经网络的光学伪装效果评估模型,并对该模型进行了仿真计算,结果表明该方法具有可行性和有效性,能够克服现有评估模型的一些缺陷。将神经网络应用于伪装效果评估可充分发挥神经网络的优势,解决伪装效果评估中的实际问题。     

BP神经网络在雷达干扰效果评估中的应用

雷达干扰效果是衡量雷达干扰措施是否有效和雷达干扰设备性能优劣的重要指标,如何准确、客观、快捷地评估雷达干扰效果,对雷达干扰双方均具有重大的现实意义。文中主要研究一种基于人工神经网络的雷达干扰效果评估方法,这种方法利用以往多次试验的结果,通过学习拟合出干扰效果与诸因素的映射关系,建立评估模型,用以对干扰效果作出评估。文章在最后进行了举例说明,实验证明了这种方法简便、易行和准确率高。     

基于BP神经网络的产品寿命分布类型选择

产品寿命分布类型选择问题,是可靠性工程中的一个重要问题。在分析了几种可靠性寿命分布类型识别方法的基础上,设计了一种基于BP神经网络的可靠性寿命分布类型选择方法,并进行了计算机模拟验证。结果表明,该方法原理简单,算法易以实现,便于工程应用。     

基于改进BP神经网络的洪峰预测模型

BP神经网络擅长对数据模型进行预测,通过模拟退火遗传算法的引入,对原始BP网络进行改进,对比分析两种算法的流程及效率,同时在洪峰预测模型上进行试验,观察两者的数据结果,并分析误差和效率,发现改进BP网络优于原始BP网络,在实际工程应用中值得推广。