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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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神经网络的算法改进及应用

文章介绍了目前人工神经网络领域中BP神经网络的特点及其算法原理,以BP网络算法的缺点为出发点,从不同方面对BP算法进行改进,从而加快了网络的收敛速度,优化了网络的拓扑结构,最后对BP网络在实际中的主要应用进行了讨论。     

基于BP神经网络的水质预测方法的研究

为了建立相应的水质预测和评价管理决策支持系统,在了解和分析一些常规水质模型的基础上,提出了用BP神经网络进行智能建模的方法,并结合东江自动监测站的实测水质数据进行了初步的探索,建立了东江水质预测的BP神经网络模型,并给出了仿真结果。结果表明,BP神经网络模型可以很好地对水质进行预测,解决系统中复杂的非线性关系,具有预测精度高,简便可靠等特点。     

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。     

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.     

遗传算法和BP神经网络在GDP预测中的应用

GDP是衡量一个国家或地区宏观经济状况的综合表现的一个重要指标,要想做到对宏观经济进行积极而有效的调控,首先要对未来经济的走势进行预测,根据预测结果制定相应的宏观调控手段,对GDP与经济发展提出政策思考,是十分有意义的。因此,文章运用遗传算法和BP神经网络对GDP进行预测,以揭示其变化规律和发展趋势,为制定科学的宏观调控政策提供依据。     

BP神经网络计算法及共价键长计算的研究

提出了ＢＰ神经网络权值、阈值调整的双动量算法和学习率调整的批处理半恢复自适应调整法，基于此法计算了１５种含氢原子共价键的键长，计算键长的平均相对误差为０．１１％，结果表是，此二法的结合使用改善网络的总体收敛性。     

BP神经网络用于水体中N综合污染评价

为解决环境质量评价的模式识别问题，采用BP算法的人工神经网络建立水质评价模型，对长江上游某一监测区间的对照断面水体的N元素污染情况进行综合评价。通过实例探讨，这种新的BP网络既适用于定量指标的水质参数的评价又适用于定性指标的水质参数的评价，可以用于环境评价体系的建立。     

改进的BP模型在噪声预测中的应用

交通噪声作为主要的城市噪声污染,分析预测交通噪声对管理规划城市交通和减少噪声污染具有重要意义。通过分析道路交通噪声的各项影响因子,并针对BP算法的不足,提出一种基于遗传算法与神经网络相结合的道路噪声预测模型。用武汉市道路噪声实测数据进行实验,验证了该模型的高精度和实用性。