基于BP神经网络的教学质量评价模型研究

随着当前高等教育教学改革的不断深化和发展,对教学质量管理的研究越来越受到人们的重视。因此建立和完善教学质量监控和评价体系对教学管理具有十分重要的意义。本文主要研究利用BP神经网络理论构建和完善客观、合理、量化的教学质量监控与评价模型。结合西安科技大学计算机学院自身的实际情况和现行的评价指标,利用BP神经网络对教学质量建立模型,实现对教学质量定量的评价。本文给出了BP神经网络算法的实现步骤以及算法流程,通过具体实例显示并分析了结果,说明了使用BP神经网络算法对教学质量建模的有效性。     

BP神经网络在土地利用定量评价中的应用

土地利用定量评价一直是土地科学研究的热门问题,BP神经网络定量评价方法是被应用于土地利用评价中的新方法。介绍BP神经网络的概念,阐述BP神经网络评价方法的原理,分析其优点,从拓扑结构确定、输入数据处理、评价工具选择、评价模型的学习、利用评价模型评价五个方面,解析BP神经网络在土地利用定量评价中的应用,为土地利用定量评价提供一种具备可操作性的方法。     

基于BP神经网络的教学质量评价模型及应用

本文利用BP神经网络方法建立高校教学质量评价系统的模型,将教学评价指标概念量化成确定的数据作为其输入,教学效果作为输出.运用MATLAB进行实证研究,发现将该方法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.     

BP神经网络在远程教育学习者评价中的应用

为解决传统网络课程中对学习者评价方式单一,无法全面体现学习者学习情况等问题,通过专家调查法和文献调研法,设计国内远程教育学习者评价指标,同时基于BP神经网络构建远程教育学习者评价模型,并通过实验验证了其在远程教育评价中的应用效果。研究结果表明评价结果可信度高,能够为远程教育学习者提供更为科学的评价方式。     

BP神经网络在软件质量评价中的应用研究

软件质量评估是软件项目开发中的重要环节之一。针对软件质量缺乏综合性评价体系和方法的问题,通过分析软件质量体系,选取适当软件质量属性作为评估指标,引入BP神经网络算法,提出一种基于BP神经网络的软件质量评估模型。以样本数据训练神经网络,并对网络进行测试。结果表明,该方法能够较为准确地评估软件质量,对提高软件质量具有参考价值。     

BP算法在教学评价系统中的应用

本文运用BP神经网络的算法结合主分量分析法对高校教学评价的多项指标进行处理运算,计算机的运算结果显示该算法较适合多项指标、多层次系统.     

GA—BP神经网络在高校教学评价中的应用

针对BP神经网络在学习训练过程中容易陷入局部最优的问题,利用GA算法对其权值和阈值进行优化．构造了一个基于GA—BP神经网络的课堂教学质量评价模型,并将该算法具体运用于某高校的教学质量评价中。实验表明,该模型能比较客观地对课堂教学质量进行综合评价。     

BP神经网络算法改进及应用

针对传统BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小值的缺点,通过实验对其进行分析并提出可以提高算法快速性和有效性的改进方法。介绍了BP神经网络的工作原理、基本流程、算法应用领域和在该领域下的优缺点,以及改进方法的具体步骤与改进后的优势。最后通过仿真实验验证了改进算法的有效性。     

基于BP算法的神经网络用于教学质量评估

本文利用BP算法的前馈神经网络方法建立教学质量评估模型,通过MATLAB神经网络工具箱学习训练网络,经测试数据验证,结果比较准确,能克服各种人为因素,具有广泛的适用性。     

基于BP算法的神经网络用于教学质量评估

本文利用BP算法的前馈神经网络方法建立教学质量评估模型,通过MATLAB神经网络工具箱学习训练网络,经测试数据验证,结果比较准确,能克服各种人为因素,具有广泛的适用性.     

BP神经网络在列车异物检测中的应用

通过惯性校正方法和重新构造响应函数法来克服BP神经网络学习算法上存在收敛速度慢,容易陷入局部极小的问题,对BP网络学习算法进行了改进.利用小波多尺度边缘检测对列车异物图像进行分割和特征提取,并利用矩不变量特征和改进BP神经网络对列车异物自动识别和分类,实验结果表明使用这种方法使得系统具有更好的稳定性和更快的响应速度.     

BP神经网络的改进及其在股票预测中的应用

研究了BP神经网络,对BP算法的权值初始化进行改进,使得其收敛速度更快,并建立了基于BP神经网络的股价预测模型．最后以深发展A的收盘价为例,分析改进后NBP神经网络模型的预测效果．     

BP神经网络在轴向柱塞泵故障诊断中的应用

针对轴向柱塞泵故障机理的复杂性和故障信息的不确定性,提出了基于人工神经网络的故障诊断方法。以一种典型设备的几种主要故障为例,设计了适合于故障诊断的BP神经网络模型,运用Levenberg-Marquardt优化算法进行网络训练,并针对网络训练中可能出现的过拟合、局部小、隐层节点数确定等问题制定了相应的网络优化策略,以保证训练后的网络具有较好的记忆和归纳能力,并用Vc＋＋6.0语言和SQL Server2000数据库开发了基于BP神经网络的轴向柱塞泵故障诊断系统,结果表明,该系统有良好的故障诊断精度和较强的泛化厶匕力。     

BP神经网络在高职学生体质综合评价中的应用

分析影响学生体质的指标,阐述BP神经网络的基本概念,探讨BP神经网络在高职学生体质综合评价中的应用。     

基于BP神经网络的网络安全评价方法研究

阐述了BP神经网络的基本理论、算法、缺陷及改进方法,在遵循BP网络建模基本原则和步骤的情况下,建立了可靠、有效的网络安全综合评价模型。通过实例对网络安全进行研究,选择合适的学习样本及参数进行训练,并获得较好的评价结果,评价结果客观、正确,计算结果贴近成功案例结果。     

BP神经网络在粮仓平均温度预测中的应用

粮仓平均温度决定粮食变质的快慢。经研究发现,粮仓平均温度表现为非线性变化,而BP神经网络能够无限逼近任意非线性函数,故可利用BP神经网络对粮仓平均温度进行预测。介绍了粮仓平均温度预测的重要性,阐述了BP神经网络的预测原理,介绍了BP神经网络设计及MATLAB实现。据此编写程序进行平均温度预测,为粮食保质工作提供依据。     

BP神经网络及其应用和其推广能力的分析

针对BP神经网络进行了详细介绍,首先从数学上对网络的原理进行了说明,指出了它的局限性,又给出了很多改进方法.并通过例子介绍了BP神经网络的应用,后来还对网络的推广能力问题进行了分析.文中的例子也说明了,MATLAB工具箱的使用降低了网络的设计难度.     

基于BP神经网络的现代远程教育教学质量评价模型的构建

针对神经网络的结构特性、自适应和自学习功能,提出了基于BP神经算法建立的现代远程教育教学质量评价系统,确定了系统的数学模型,采用各评价指标作为其输入,教学效果作为输出,该模型具有收敛速度和网络的适应能力。实验结果表明:该数学模型克服了传统分析评价教学过程的复杂性,具有方便、准确、可靠、快速的特点,辨识精度较高。     

BP神经网络在数字识别中的应用

神经网络(neuralnetwork)是近年来再度兴起的一个高科技研究领域,数字识别就是其中一项既基本又非常重要的应用性研究领域。BP神经网络(Back-Propagation),又称误差反向传递神经网络,是一种依靠反馈值来不断调整节点之间的连接权值而构建的一种网络模型。BP网络可以看作是对多层感知器网络的扩展,即信息的正向传播及误差数据的反向传递。本文给出了设计用于识别手写数字BP神经网络的过程。     

BP神经网络在高校教学实验室综合评价中的应用

利用BP神经网络构造一个评价模型,对高校实验室的管理、建设、实验教学进行综合评价。