以模糊评判为基础的大学生素质BP神经网络模型

文章建立了大学生综合素质评价的指标体系，并利用模糊数学多级综合评价的原理，对大学生的综合素质进行模糊评判。同时，利用评判结果建立了误差反传的BP神经网络模型，并在该模型中引入非模糊评判的教师对，该模型克服了模糊评判时权重的不可改变性，实现了素质评价指标和大学生综合素质的非线性映射。计算结果表明：该神经网络模型具有一定的合理性和实用性。     

基于因子分析和模糊神经网络的城市公共安全评价研究

采用因子分析和模糊神经网络方法,对我国的城市公共安全进行了评估.建立了我国城市公共安全水平的评价指标体系.并采用因子分析法对指标的相关性进行了分析,用模糊神经网络对影响城市公共安全的主要指标进行了分析,如人为因素,设施,管理能力和自然事故等.最后通过实证检验,验证了该模型的科学性.     

基于补偿模糊神经网络在高校课堂评价中的应用

分析了补偿模糊神经网络的原理及其实现过程,并把它应用到高校课堂综合评价中,构建了高校课堂教学质量评价的补偿神经网络模型。实验结果表明,该评价模型能够较好地对课堂教学质量进行综合的评价,评价结果有利于促进课堂教学质量的提高。     

毕业论文成绩的模糊综合评价

如何对学生的毕业论文成绩作出科学正确的综合评价,一直是师生关注和探索的问题。本文根据学生毕业论文成绩的综合评价过程中一些影响因素的不确定性和模糊性的特点,提出利用模糊理论对其进行模糊综合评价。并应用构建的评价模型对学生毕业论文成绩进行了评价实验,获得了满意的效果。     

基于神经网络的高校教师课堂教学质量评价

在分析了高校教师教学质量评价特点的基础上,构建了一种基于模糊理论与神经网络的高校教师教学质量评价体系。该模型将教学评价指标概念量化成确定的数据作为网络的输入,模糊综合评价结果作为输出。该方法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。     

校外生产实习的管理与教学实践

提出机械类专业学生校外生产实习的管理与教学模式,说明实习管理组织机构的组成,以及在实习期间实施管理的任务、职责及责任。分析并阐述生产实习先导课程、实习讲座、车间操作实习以及参观实习等的教学方法。根据模糊数学对事物的模糊综合评价理论,建立学生生产实习成绩考核的模糊综合评价模型,介绍生产实习成绩的模糊综合评价方法。     

一种基于模糊理论的教学评价软件的设计

在教学评价中,由于评价指标的设计与量化存在模糊性,可以采用模糊评价方法来建立评价模型,并利用计算机进行评价数据的模糊处理。基于模糊评价理论,在设计应用于教学评价的模糊评价系统中,应充分考虑到数据处理的动态性,并通过定制模板来实现结果输出。     

数据包络分析的模糊综合评判法的应用

本文应用基于数据包络分析的模糊综合评判法科学评判评价试卷质量。首先建立模糊集合,取四份高数期末试卷作为评价对象,并确定了难度、区分度等八个评价指标,设定三个评价等级.然后根据教育测量学与统计学原理确定各指标的计算方法,并对试卷的整卷成绩与抽样成绩进行统计与计算,获得各个指标的模糊评判矩阵。最后,选择C2R模型进行建模,以各评价对象为决策单元,根据实际确定输入输出的指标与数据,获得线性规划模型,根据求解线性规划的最优值获得各个决策单元的总评价结果。根据统计与建模的求解结果,得以对各试卷质量做出分析与评价,并对高数试卷命题提出了建议。     

基于粗糙集与模糊矩阵对中学体育综合成绩的评价模型研究

通过建立三维体育综合成绩评价新模型,利用粗糙集理论与模糊矩阵相结合的方法,从学生的运动参与、运动技能、心理及社会适应三个层次对学生体育成绩进行综合评价,实例计算结果表明,所建立的评价模型可较全面较客观地反应出学生的体育综合能力.     

基于云-模糊模型的堆石坝施工质量评估（英文）

目的:施工质量对于大坝建设期及运行期的安全至关重要。由于施工过程中的信息不完备及碾压质量与影响因素之间的关系并不是完全确定等原因,传统的评估方法很少考虑不确定性对施工质量的影响。本文旨在探讨考虑不确定性影响的碾压质量评估方法,改善施工质量评估的可信性。创新点:1.通过研究模糊神经网络与径向基神经网络,结合云模型建立云-模糊模型;2.建立施工质量三指标体系评价方法。方法:1.通过碾压质量实时监控系统和现场试坑试验获取参数数据;2.通过云分析,建立云-模糊模型;3.对比不同的模型,验证云-模糊模型的可行性;4.利用验证的云-模糊模型对大坝施工仓面进行压实干密度预测;5.计算评价体系的三指标,对施工质量进行评估。结论:1.云-模糊模型不但能在精度上满足预测要求,而且能够综合考虑施工质量与影响因素之间的不确定性关系;2.云-模糊评价方法弥补了传统评价方法仅追求精度的单一性,使得施工质量评价更符合客观规律;3.提出的施工质量三指标评价体系充实了传统的评价方法,能够更客观地指导实际工程建设。     

基于模糊数学综合评价下的学生成绩评价研究

对学生原始成绩进行标准化,然后进行线性变换得到标准分.根据模糊数学综合评价原理,建立隶属函数,对学生标准分进行模糊综合评价.得到更为合理的学生成绩综合评价模型.     

综合素质评价的神经网络模型及Simulink实现

针对大学生综合素质评价过程中存在诸多非定量因素及非线性特征,建立综合素质测评的BP神经网络模型。利用BP神经网络实现对量化评价函数的逼近。所给出的神经网络模型较已有的评价体系具有更高的执行效率,而且还能生成模块化的程序进行推广。利用Matlab软件的Simulink平台对BP神经网络进行仿真计算,该方法可操作性强,不需要进行模糊评测方法过程中的复杂运算,具有较广泛的实用性。     

模糊综合评判的网络学习评价系统模型设计与实现

针对网络教育分布广、数据集中处理的特点,提出用模糊综合评判的方法来对网络学生学习进行评价,运用模糊综合评判原理建立网络学习评价的数学模型,并在此数学模型的基础上,运用B/S体系结构,实现模糊综合评判的网络学习评价系统模型。     

高速公路建设项目综合评价的神经网络模型

本文探讨了公路建设项目的评价指标体系各指标定性、定量评价指标及其属性值的量化方法,提出用神经网络理论来研究公路建设项目评价的新思路、新方法,并建立了公路建设项目综合评价的模型。     

基于RBF神经网络的高校教师教学质量评价模型

文章基于RBF神经网络方法,建立了高校教师教学质量的评价模型.首先构建了神经网络评价模型的结构,然后运用MATLAB,用样本数据训练了神经网络评价模型.表明该模型克服了传统评价过程的复杂性和主观因素,对全面、公正、科学地综合评价高校教师教学质量是行之有效的.     

机械制造及其自动化专业生产实习成绩评价研究

生产实习是机械制造及其自动化专业教学过程中的重要环节,也是培养高素质应用型人才的重要实践平台,为正确评价学生生产实习成绩,提高实习教学质量和实践教学水平,分析了生产实习现状以及存在的问题,提出了评价生产实习成绩考核的指标体系,根据模糊理论,建立了生产实习成绩模糊综合评价模型。     

教育实习成绩评定的模糊综合评价模型

针对师范类大学生教育实习成绩综合评价的实际问题,应用模糊数学理论[1-2]建立了学生教育实习成绩模糊综合评价的数学模型。使用该模型能科学而客观地评估学生教育实习成绩,且计算简便,有较大的实用价值。     

基于改进BP神经网络的恐怖袭击事件分级研究

为准确快速地对恐怖袭击事件进行分级,帮助建立恐怖袭击事件应急预案,提出一种基于模糊聚类算法和模拟退火遗传算法优化BP神经网络的恐怖袭击事件分级模型。通过模糊聚类算法划分样本训练集,利用BP神经网络的自学习能力获取输入与输出之间的模糊规则,采用模拟退火遗传算法提高神经网络精度。以GTD数据库样本为例,经实验得到普通BP神经网络的分级正确率为94.32%,模拟退火遗传算法优化的BP神经网络分级正确率可提升到99.88%,验证了基于模糊聚类算法和模拟退火遗传算法优化BP神经网络分级模型的有效性。     

基于模糊神经网络的路由算法研究

首先分析了神经网络的类似于生物神经网络的许多优点 ,在描述了神经网络模型与神经网络的学习算法的基础上 ,提出了基于模糊神经网络的路由算法     

利用模糊评判评定数学核心素养对高中生数学成绩的影响

根据课程修订组专家提出的六个数学核心素养,建立模糊评价模型探究数学核心素养对高中生成绩的影响,以2018年全国Ⅱ卷为例,对试卷进行分析,根据学生测试的分数,建立模糊综合评判模型,阐述了核心素养对高中生数学成绩的影响。