改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用 |
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引用本文: | 岳琪,温新.改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用[J].黑龙江大学自然科学学报,2019,36(3). |
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作者姓名: | 岳琪 温新 |
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作者单位: | 东北林业大学信息与计算机工程学院,哈尔滨,150040;东北林业大学信息与计算机工程学院,哈尔滨,150040 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;黑龙江省教育厅规划项目 |
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摘 要: | 为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。
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关 键 词: | 熵值法 遗传算法 自适应变异概率 BP神经网络 教学质量评价模型 |
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