基于GA和BP神经网络的教学质量评价模型研究

为了有效准确地评价教学质量,提出了一种基于遗传算法(GA)和反向传播神经网络(BPNN)的混合智能算法,用于评价教学质量.首先建立教学质量评价指标体系,根据指标体系设计调查问卷,收集数据,并通过GA优化BPNN参数方法建立教学质量评价模型.通过MATLAB2013b进行仿真实验,依据预测精度评价模型的性能,并与仅由反向传播神经网络方法建立的模型进行比较.预测精度提高15.45%,表明基于GA-BPNN教学质量评价模型能够有效实现教学质量的评价.     

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。     

人工神经网络在教学质量评价体系中的应用

采用了BP神经网络的原理用于教学质量评价,通过分析,给出了神经网络的教学质量评价模型结构,以及变步长的学习算法,并在MATLAB系统内得以实现。结果表明,人工神经网络用于教学质量评价中,既克服了专家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。     

教学质量评估系统算法模型

教师教学质量评价是一项主观性很强的工作,利用神经网络方法建立的教学质量评估系统的数学模型,采用各评价指标作为其输入,教学效果作为输出,基于最小二乘思想,采用梯度搜索技术,可以使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值最小,该数学模型具有较好的辨识精度。另外还有一种模型,利用模糊综合评判法从定量的角度较好地解决了受诸多因素影响的教学质量的评价问题的模型。     

教学工作水平评估的神经网络模型

文章基于神经网络方法,建立了教学工作水平综合评价模型;首先构建了神经网络评价模型的结构,然后用样本数据训练了神经网络评价模型,最后通过数据测试,验证了该模型对全面、公正、科学地评估高校教学工作是行之有效的。     

教学质量评估系统算法模型

教师教学质量评价是一项主观性很强的工作,利用神经网络方法建立的教学质量评估系统的数学模型,采用各评价指标作为其输入,教学效果作为输出,基于最小二乘思想,采用梯度搜索技术,可以使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值最小,该数学模型具有较好的辨识精度. 另外还有一种模型,利用模糊综合评判法从定量的角度较好地解决了受诸多因素影响的教学质量的评价问题的模型.     

基于修正的BP神经网络的教学质量评价模型

为改进和完善高校教师教学质量的定量评价,给出了3种评价方法:层次分析法;基于聚类法的多元回归分析法;基于BP神经网络的评价方法.重点分析了3种方法的评价原理,指出了它们的优缺点,并提出了基于修正的BP神经网络的评价模型,为建立科学的高校教师教学质量评价体系提供参考.     

基于BP神经网络模型的计算机实验课程教学质量评价研究

针对计算机实验课程人机交互性、导向性强的特点,确定了教学质量评价指标,比较全面和客观地反映了影响该课程实际教学质量的各项因素。为减少教学质量评价过程中主观因素的干扰,提高评价方法的适用性,利用MATLAB软件建立了基于BP神经网络的评价模型,并对计算机实验课程的教学质量进行了评价,该方法为计算机实验课程教学质量评价方法的研究和实践提供了新的思路。     

BP神经网络在高职实践教学质量评价中的应用

针对高职教育的实践教学特点,讨论了高职院校实践教学质量评价指标,利用BP神经网络的自适应和自学习功能、提出一种基于BP神经网络的高职实践教学质量评价模型,并应用此模型对若干教师的实践教学质量进行了评价。利用该模型进行实践教学质量评价科学、合理、易于操作,克服了传统评价方法的主观性过强、评价过程复杂等缺点。     

基于PCA-LVQ神经网络的教学质量评价模型研究

为了进一步提高教学质量评价准确率,提出一种基于主成分分析(PCA)和学习矢量量化神经网络(LVQ)相结合的教学质量评价模型.使用层次分析法(AHP)建立教学质量评价体系,再用主成分分析提取初始评价指标体系的特征信息,将经过降维处理后的特征信息输入到LVQ神经网络,并对网络模型进行训练和泛化能力测试.实验结果表明,与单一的LVQ和BP神经网络相比,PCA-LVQ网络模型的结构更为简化,学习能力更强,收敛速度更快,评价准确率更高且泛化能力强.     

基于SOM网络的教学质量分类评价

建立了自组织特征映射(SOM)神经网络的教学质量分类评价模型,以湖北某高校某系24个教师的教学质量情况为研究对象,进行了分类和评价.通过分析得出了一些有价值的结论,同时验证了模型的有效性.     

基于BP神经网络的ERP企业经营沙盘模拟课程评教模型的建立与实证

学生评教是现代大学教学质量评价体系中重要组成要素,学生评教结果的合理性与评教方法紧密相关。本论述以ERP企业经营沙盘模拟课程为例,首先建立了该课程的评价指标体系,并应用BP神经网络建立模型,最后利用matlab对模型进行了仿真。     

实践类课程教学质量评价指标体系设计及评价方法研究

实践教学是高校培养学生实践能力和创新能力的主要途径,课程教学质量评价是提高教学质量和实现教学目标的重要保证,目前实践类课程教学质量评价指标体系尚需完善,评价方法也存在一定程度上的局限性.本文在研究课程教学质量评价指标体系构建原则的基础上,设计了实践类课程教学质量评价指标体系,其一级指标包括教学环境、教学保障、教学过程和教学效果4个方面,这些一级指标之下共设18个二级指标.为提高评价方法的客观性和公正性,设计并实现了一种基于遗传优化神经网络的实践类课程教学质量评价方法,建立了用于实践类课程教学质量评价的神经网络模型.实例测试结果表明,使用该方法能够实现对实践类课程教学质量的快速、准确评价,为提高课程教学质量提供了有益的帮助.     

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GA-BP神经网络优化算法的篮球教学质量评价

篮球教学质量是反应学习效果与教学方法可行性的关键指标，对于提升优化篮球课程的教学方法具有重要意义。基于主成分分析法提取16个关键性评价指标，设定GA-BP神经网络期望误差为均方误差；基于自适应梯度下降法进行网络训练，为遗传算法的不同种群赋予不同交叉概率与变异概率，利用移民算子沟通实现种群进化以此改进遗传算法；基于改进遗传算法确定BP神经网络的初始权值与阈值，将16个篮球教学质量评价指标权重输入到GA-BP神经网络模型中获得教学质量评价结果。实验结果表明，该模型输出篮球教学质量评价结果的误差最低、时间开销最少，是评价篮球教学质量的可靠方法。     

基于多元统计—神经网络的教学质量评估模型

给出了基于多元统计—BP神经网络的教学质量评估模型,先采用相关分析、主成分分析对其影响因子作评价和预处理分析,然后以BP神经网络模型作预测,并在Matlab中实现.结果表明,基于多元统计—BP神经网络的教学质量评估模型,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.     

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.     

高校教师教学质量的神经网络综合评价研究

针对高校教师教学质量评价不全面、主观性过强等问题,结合离散型Hopfield神经网络的特性,提出离散型Hopfield神经网络教师教学质量评价模型,并将该模型在某"211工程"重点高校某教学团队内部进行应用,结果表明该模型能够很好的对该团队教师教学综合质量进行全面客观的评价。     

教师教学质量评价体系的构建与方法研究

教师教学质量评价是一项主观性很强的工作,运用模糊综合评判理论建立了对教师教学质量进行评价的数学模型,最后通过一个实例给出该模型的具体运用。     

混沌神经网络住宅性能综合评价模型的研究

住宅性能综合评价是住宅商品化和市场化的重要基础性工作.利用人工神经网络模拟人脑学习和记忆功能的特点,建立了住宅性能综合评价模型.针对神经网络BP算法收敛速度慢容易陷入局部极小值问题,将混沌理论引入神经网络算法中,利用混沌运动的遍历特性加快了训练速度,使其收敛于全局最优解.算例表明,混沌神经网络模型可以准确地评价住宅的综合性能,有良好的应用前景.