| 基于熵权-离差的GA-BP神经网络编程能力评估方法 |
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| 作者姓名： | 罗文劼 李明杰 肖梓良 |
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| 作者单位： | 河北大学网络空间安全与计算机学院,保定071002 |
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| 基金项目： | 国家自然科学(No.61375075);河北省自然科学(No.F2019201451);河北省教改课题“培养计算机各专业学生工程能力与创新能力的研究与实践”(2019GJJG016);2019教育部-百腾产学合作育人项目。第一作者罗文劼(1969-),女,汉族,河北保定人,博士,教授。研究方向模式识别与机器学习,经验软件工程。E-mail: luowenjie@hbu.edu.cn。 |
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| 摘 要： | 针对在线评测系统中缺少对学习者编程能力的客观反馈和评估指标权重难以确定的问题,建立遗传算法(genetic al-gorithm,GA)优化反向传播(back propagation,BP)(GA-BP)神经网络的编程能力评估模型.通过对在线评测系统的数据进行挖掘,提取编程能力评估指标,采用双参数平衡熵权法和离差最大化...
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| 关 键 词： | 在线评测系统 编程能力 组合赋权 熵权法 离差最大化 GA-BP神经网络 |
| 收稿时间： | 2020-08-13 |
| 修稿时间： | 2020-09-16 |
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