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。     

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分析评估模型研究

教学质量分析评估是一个比较复杂的,多因素、多变量、模糊的非线性过程,BP神经网络的原理可用于教学质量分析评估.文章中给出基于BP神经网络的教学质量分析评估模型结构,以及学习算法,并在Matlah中得以实现.结果表明,BP神经网络用于教学质量分析评估,既克服了在评估过程中的主观因素,又得到了满意的评估结果,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。     

MCAI软件BP神经网络评价模型

在MCAI软件评价指标体系建立的基础上,利用人工智能的方法建立了MCAI软件BP神经网络评价模型.该模型具有自学习,自适应的特点,利用层次分析法评价模型所得的评价结果集作为该模型的学习样本,经过训练后的BP神经网络具有"专家"经验,实现了对MCAI软件的评价由定性评价转为定量评价,是对MCAI软件评价方法的创新.     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于BP的油田产能成功度综合后评价模型研究

详细分析油田产能建设项目后评价相关指标,及其对最终综合后评价结果的影响之间的关系,建立油田产能建设项目综合后评价模型.基于成功程度综合后评价模型,在评价标准相对隶属度成功应用的基础上,进行模糊处理,用神经网络来改善的评价模型,增高评价结果的准确性.该模型不但弥补了传统成功度模型主观估计权重的缺陷,并考虑到各个评价指标对综合后评价结果的影响,科学、客观地评价项目,实验结果证明了该方法的有效性.     

基于神经网络的汉字质量量化评价模型

针对传统的汉字字库制作技术需要人工对构字结果进行大量操作,提出利用汉字的属性特征,对构字结果实现质量评价的方法。该方法首先采用图像处理技术提取能够反映汉字标准书写规则的属性,从而将汉字质量的评价准则量化;然后通过改进的三层BP神经网络进行训练,建立汉字品质的评价模型,为字体的调整提供依据,降低字库制作过程中的人工投入。     

模糊神经网络在水质评价中的研究

研究水质评价问题,针对水环境保护和治理,由于水质类型和分级标准存在着模糊性,水质因子与水质类型间存在非线性关系,无法建立传统精确的数学模型。为了提高水质评价的准确性,提出模糊BP神经神经网络水质评价模型。利用模糊理论相对隶属度能反映各因子的质量相对状态,对模糊性具有很强的识别精度,可将水质因子模糊隶属度矩阵输入到BP神经网络中,通过非线性分析处理的BP神经网络进行学习和测试,得到输出水质评价等级。实验结果表明,模糊神经网络较传统的水质评价方法具有较高的识别精度,提高水质评价等级的准确性,使评价的结果更具有科学性。     

基于BP神经网络的战时维修人员编组评估模型研究

简要介绍了装备保障力量编组的基本方式,分析了维修人员编组的主要影响因素,针对维修人员编组方案评估过程中各因素组合的非线性及评估对象结构的复杂性,提出将维修分队成员同一属性的组合看成维修分队整体的一个属性,并利用BP神经网络对维修分队每个组合属性进行评估,最后利用线性加权法求出维修分队人员编组方案的综合评估结果。以某型火炮维修分队为例对该模型进行了运用,结果表明该模型具有客观、准确、简便的特点。研究结果可对维修人员的优化编组提供理论指导。     

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。     

BP神经网络的改进

BP神经网络易于陷入局部最小点以及收敛速度较慢,为了克服这些缺陷,本文对BP神经网络进行改进。通过对BP神经网络的样本进行采样分析,得到训练目标函数与输入向量之间的相关系数,依据此相关系数得到网络训练时的初始权重,再给待训练的BP神经网络进行初始权重的赋值,通过对初始权重的科学赋值从而达到避免网络在训练过程中陷入局部最小点与加快收敛速度的目的。本文通过实际验证,确实达到预期目的。