基于BP神经网络的实践教学质量评价模型研究

该文利用反向传播（Back Propagation,BP）神经网络建立实践教学质量评价模型。将实践教学质量评价指标量化为确定的数据作为其输入,实践教学质量作为输出。运用Excel进行实证研究,发现将该方法运用于实践教学质量评价中,较好的模拟了评价专家进行综合评价的过程,得到了满意的评价结果。     

BP神经网络在教学质量评价中的应用观察

人工神经网络是一种新技术,具有非线性处理、适应学习能力强等优势,BP神经网络是人工神经网络中的一种,具有极强的非线性处理能力.本文就人工神经网络和BP神经网络的相关概念进行分析,研究基于BP神经网络的教学质量评价体系,并对BP神经网络在教学质量评价中的应用进行探讨,以便建立完善的质量评价体系,促进教学质量的提高,推动高职院校的发展.     

BP神经网络在大气环境质量评价中的应用研究

针对城市大气环境质量问题,运用人工神经网络理论和方法,建立城市大气环境质量评价的BP 神经网络模型.通过实例进行评价分析,说明用BP 神经网络方法评价城市大气环境质量是可行的.该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得城市大气环境质量评价结果的精度大大提高.     

BP神经网络在大坝安全综合评价中的应用

提出了基于改进的BP神经网络的大坝安全综合评价方法，将改进的BP神经网络应用于大坝综合评价，意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价模型。通过对给定学习样本模式的学习，获得取学习样本中所体现的评价专家的经验、知识、主观判断及对目标重要性的倾向。当需对评价对象作出新的综合评价时，该方法便可再现评价专家的经验、知识和直觉思维，从而实现定性分析与定量分析的有效结合，较好地保证评价结果的质量，示例表明，这一评价方法是合理、可行的。     

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。     

BP神经网络在高校图书馆网站评价中的应用

提出一种新的基于BP神经网络的高校图书馆网站评价方法,克服了以往评价方法的缺点,保证了评价结果的客观准确。     

BP神经网络模型在城市环境质量评价中的应用

针对城市污染问题,运用人工神经网络理论和方法,建立城市环境质量评价的BP神经网络模型。通过实例进行评价分析,并与灰色关联模式识别评价结果进行比较,说明用BP神经网络方法评价城市环境质量是可行的。该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得城市环境质量评价结果的精度大大提高。     

基于BP神经网络的课堂教学质量评价系统

课堂教学质量在很大程度上决定了学校的教育质量,其评价体系的构建成为教学督导工作的重要环节。本文将BP神经网络用于课堂教学质量评价中,以重庆工商大学的教学督导专家评教情况为例,构建了课堂教学质量评价模型。通过MATLAB仿真,结果表明该评价模型可以克服人为的主观因素,并且得到满意的评价结果。为学校构建科学合理的内部质量保障体系提供了一种新方法。     

高职实践教学质量评价体系研究

实践教学作为高职教育的重要组成部分,是培养学生综合实践能力及综合素养的重要途径。本文从评价主体、评价客体、评价内容三方面展开构建高职实践教学质量评价体系,意在提高教学质量和效率,实现高职教育的可持续发展。     

BP神经网络在矿井安全监测评价系统中的应用

阐述了BP神经网络基本理论，分析了BP神经网络存在的问题并提出了两种改进方法，增加了收敛速度，提高了效率。并将其应用于矿井安全监测评价系统中，提出了基于此理论的安全监测评价方法等，为矿井的安全生产和安全管理提供了依据。     

基于BP神经网络的教材质量评价研究

教材质量评价是教材管理工作的关键环节。为了对教材质量进行科学有效地评价,提高评价工作的效率,建立了基于BP神经网络的教材质量评价模型。经过BP神经网络的构建、训练和分类等主要工作,建立了一个具有较高准确率的教材质量评价模型。通过分析结果表明,该模型能够科学和高效地评价教材的质量,具有较高的实用性。     

基于粒子群优化的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)算法训练的神经网络用于高校教师教学质量综合评价的方法。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。与BP算法比较,该方法在提高误差精度的同时可以加快训练收敛的速度,其泛化性能也比较好。     

BP神经网络在图像压缩中的应用

借助BP神经网络,采用改进的最速梯度下降法,编程实现了灰度图像的压缩与重现.在MATLAB环境下仿真实验结果表明,所设计的网络图像压缩效果良好,同时具有较好的泛化能力.     

基于BP神经网络的教学评价模型构建

通过对BP神经网络模型的构建和算法进行详细阐述,系统地介绍了BP神经网络理论在教学评价中的应用现状,并给出基于BP神经网络的教学评价模型的构建方法。     

大数据分析在高职院校教学质量评价中的应用

信息时代背景下,大数据作为新时代的高端技术被广泛应用在不同的领域中,比如:企业、事业单位以及教育行业中.值得关注的是在教育行业,通过大数据的融人,既改变了传统的教学和管理模式,又提供了全新的教学策略,对学校的发展起着重要作用.同时,教学质量评价也是高职院校中的重要内容,所以,高职院校需要借助大数据进行有效的分析,为教学...     

改进BP神经网络在郑州市需水量预测中的应用

水资源供需矛盾日益突出,需水量预测已成为广泛关注的焦点．需水量预测可以为“三条红线”的实施提供依据,以强化水资源管理和节水监督管理,缓解水资源供需矛盾．基于BP神经网络模型,采用自适应调整的算法,改进了BP神经网络模型中学习率的求解方法,并将其应用到郑州市经济社会需水量预测中,预测了2012年和2015年经济社会需水量,分别为14．41亿m3和14．84亿m3;通过与BP神经网络模型、主成分回归分析结果对比,发现改进后的BP神经网络模型根据迭代误差自动调整学习率,求解速度和计算结果精度明显提高,适用于郑州市需水量预测．     

基于优化BP神经网络算法的网络质量评价

针对现有的BP神经网络算法,提出了在变步长BP神经网络算法基础上的优化方案,并将其应用于网络质量评价当中.在优化方案中,对步长的上升和下降阶段分别采用不同策略进行优化.理论分析表明:优化后的算法能够克服传统算法权值收敛过慢,和变步长算法误差收敛中的震荡问题.仿真表明,优化后的算法会使神经网络的学习误差和网络质量分类的总体误差明显下降并大幅提高评价的准确性.优化算法较传统算法相比误差收敛过程更加稳定,且学习误差下降达9.64％,网络质量分类的总体误差下降达23.1％；优化算法的验证准确率在传统算法的基础上提高了19.65％,在变步长算法的基础上提高了9.88％.由此可见,优化算法在BP神经网络的预测精度方面起到了大幅度提高的作用.     

遗传算法在BP神经网络学习中的应用

在遗传算法与BP神经网络结构模型相结合的基础上,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法．     

高职院校实践教学质量保障体系建设的思考

近年来高职教育的发展非常迅速。随之而来的教学质量问题备受关注。对于高职院校来说,技能型人才的培养目标使实训实习教育环节不容忽视,实践教学质量的提高至关重要。而这需要通过加强建设实践质量保障体系得以实现。     

BP神经网络在电子商务供应链中的应用

在电子商务供应链管理过程中,库存管理是企业管理的重要组成部分,库存的正确预测,对于企业在市场上的竞争具有重大的意义.目前,对创新性产品的库存预测的方法各有其局限性,预测的精度不够,预测的平均误差大.针对创新性产品,以零库存为期望值,设计和构建了一个BP神经元网络系统,并将其应用于供应链的库存管理,为企业提供库存预测方案.