基于粗糙集理论的教师教学质量评价系统研究

高校教师担负着为国家和社会培养知识型、技能型人才的重任,因此高校教师的教学能力是评价一名教师教学质量的关键因素。基于此,本文提出了基于粗糙集理论,建立教师教学能力综合评价模型,并通过实例验证了该方法的实用性和可行性。     

基于粗糙集的高校教学质量评价研究

教学质量评价是高校提高教学质量的重要措施,科学合理的教学质量评价体系有利于教师改进教学工作,完善教学手段,提高教学质量。运用粗糙集理论对评价指标权重进行深入分析,从而分析本校目前采用的评价体系是否客观,为改进教学质量评价体系提供决策依据,并通过实验运用粗糙集相关方法对学生所作评价历史数据进行挖掘与分析,实验证明,该方法切实可行。     

基于粗糙集的教学质量评价

教学质量评价是高校教学建设中的一个重要指标,如何快速的评价每个教师的教学质量,并找出其存在的教学问题,以便及时反馈给教师。本文通过使用粗糙集理论对教学质量评价表进行分析,找出影响教学质量的重要属性,有助于提高教师的教学质量。     

粗糙集理论在高校教学质量评价分析中的应用

应用FCM方法对我校1999年~2005年收集的教学质量评价数据进行了聚类分析,提出了高校教学质量评价系统的数学模型,并利用粗糙集理论给出了该系统中不同评价主体的权重挖掘算法,减少了人为主观因素对评价结果的影响。应用表明,提出的方案更科学、合理,评价结果得到了学校教师们的认可。     

粗糙集理论用于教学评价指标的修正

教学测评是高校教学过程中的重要环节,是评估教学效果的有效手段。其中,试卷质量的高低直接影响对该课程的教学考核。教师命题时,从内容到分值往往带有一定的主观性,其合理性也值得商榷。粗糙集理论认为在决策系统中,不同的条件属性对分类的作用不尽相同,利用条件熵计算出各条件属性的重要性。将试卷的各类题型作为条件属性,根据属性重要性大小修正各题型的分值,提高试卷命题质量。     

基于粗糙集理论分析的学习过程评价模型

本文基于粗糙集理论,提出了一个面向学习过程的评价模型.该模型从已有的数据出发,对学习过程中的诸多因素进行约简,去除其中不必要的因素,发现影响学习效果的关键因素及各种因素之间的关联规则,并利用这些规则对学习者的学习过程进行评价.     

高校教师教学质量评价系统设计与实现

结合RReliefF算法在非线性系统特征选择上的优势,以及模糊综合评价方法在求解非确定性问题上的良好性能,设计并实现了一套基于RReliefF和模糊综合评价方法的高校教师教学质量评价系统,确立了合理的教学质量评价指标体系,为高校教师教学质量的科学评价提供了有益的参考。     

粗糙集理论在高校教师教育技术培训系统中的应用

粗糙集理论是一种分析处理理论,利用粗糙集理论对高校教师教育技术培训系统中用户行为信息进行量化分析,发现影响高校教师教育技术能力的因素并对其分析。意在通过对高校教师教育技术能力的诊断提高适应特定用户的培训服务质量,从而满足不同层次用户的需求,实现适应性、个性化培训。     

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。     

浅析网络课堂评价基于粗糙集理论的应用研究

本文提出了对现代网络教育课程存在的绩效评价问题,阐述了粗糙集理论的基本概念以及应用在评价网络课程绩效的实例。     

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.     

基于粗糙集的推理通道消除

基于粗糙集理论对推理通道问题进行了研究。通过采用属性约简和属性值约简方法对数据库中的数据进行处理。在属性值约简基础之上,采用一种改进算法找出了数据库中推理规则集。进一步,将推理规则集中属性频率高的属性安全级别提高至决策属性的安全级别,从而消除推理通道。最后通过一个实例表明提出的消除通道算法是有效的。     

基于粗糙集的教育网站综合评价研究

教育网站的综合评价对教育信息化资源建设与发展具有重要的意义.依据粗糙集理论的对象分类能力,通过属性约简,删除冗余属性,有效简化评价指标体系.以知识的信息量概念为基础对属性的重要性进行定义,得到了指标权重确定方法.在此基础上建立了教育网站的综合评价模型,由此对评价对象进行排序选优,从而得到教育网站综合评价的新方法.最后通过实例验证了该方法的实用性和可行性.     

基于Rough Set理论的"数据浓缩"

本文了基于ＲｏｕｇｈＳｅｔ（ＲＳ）理论数据浓缩的几个问题。     

基于粗集的信息融合系统评价指标体系优化研究与实现

测试评估系统在C3I信息融合的发展过程中起着极其重要的作用。讨论信息融合系统评估的一般理论和利用粗糙集理论的属性约简算法,对多传感器信息融合的跟踪评价指标集进行优化的方法,为建立一个适应多个领域的融合评价平台提供一个可行性方案,针对移动目标构建了航迹模拟系统的评价指标,并对其进行了优化,给出了一些用于定量评估的性能指标的定义和测试评估系统的构建方法及过程,并基于软总线结构进行了软件设计。通过实例分析,使得该评估指标体系的可靠性和实用性得到了验证。     

一种基于粗糙集的Web文本分类方法

随着Web信息容量迅速膨胀,对Web文本分类已经是目前研究的热点.传统的Web文本分类对网页的预处理基本上没有考虑网页中的大量噪音,因此对分类结果有一定的影响;另一方面,文本的向量空间模型维数过高,对分类效果也存在很大的影响.提出一种基于粗糙集理论的Web文本分类方法,首先对网页进行去噪,然后对向量空间模型进行属性约简,之后构造分类器,实验表明,此方法不仅降低了维数,还提高了分类结果.     

一种基于粗集理论属性约简的粗化算法

本文基于粗集理论，针对知识表达系统提出了一种新的归纳学习方法，对该方法中条件属性的简化进行了详细的讨论，并给出了一种具体的属性约简算法，其特点是简单，容易实现，考虑了属性值代表范围的合理性。     

一种基于粗糙集的属性值约简方法

利用矩阵的可操作性等优点,将决策表中的知识通过区分矩阵反映出来,对决策表的值约简操作转换为对矩阵的运算.提出基于区分矩阵的一些重要性质及在此基础上的属性值约简方法,最后通过实验和实例验证了该算法是有效可行的.     

基于粗糙集理论的PSO-IOIF-Elman神经网络建模

针对系统级仿真中功放建模的优缺点,结合粗糙集理论提出一种简化粒子群(PSO)算法优化改进OIF-Elman神经网络(PSO-IOIF-Elman)功放行为模型。该模型同时考虑小信号和大信号对功放记忆非线性的影响,结合AM-AM和AM-PM失真把OIFElman神经网络的自反馈系数用归一化后的输入输出电压表示。采用简化PSO优化算法,避免陷入局部最优,用粗糙集理论对模型预测值进行修正与补偿,提高预测精度。通过Matlab仿真比较,该模型训练误差减小9.53%,收敛速度提高11.31%,进而验证了建模方法的有效性和可靠性。     

基于粗糙集理论的Web服务选择方法

针对动态Web组合中经常出现QoS数据信息丢失、出错等现象,提出在没有先验知识且数据信息不完备的情况下,利用粗糙集理论进行QoS驱动的Web服务选择的方法。首先将服务选择问题建模为多属性决策模型,根据Web服务应用环境及数据特点,选择适用的数据预处理方法(数据补齐、离散化、属性约简等),在粗糙集理论生成的规则集基础上,提出基于权重排序的服务选择方法。最后以一组具有不完备属性信息的Web订票服务为实验数据,证明提出的服务选择方法有效。