基于RBF网络的高校教师评价模型

利用RBF网络,引用美国教师评价指标,从教师的责任心、知识结构、管理能力、质疑批判能力、科研能力和合作沟通能力六个方面,建立了新的教师评价体系,结果表明较好地反映了教师的实际能力。     

基于神经网络的教学质量评估模型

本文利用神经网络方法建立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,以期使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值最小.经仿真计算证明,该数学模型具有较好的辨识精度.     

高校教师教学质量评价研究

教师教学质量评价对于保障高校教育教学质量具有重要意义。文章从学生成长视角出发,阐述了当前高校在教师教学质量评价中存在的问题,从5个方面分析了存在问题的主要原因,并在此基础上提出改进教师教学质量评价的几点建议和做好教师教学质量评价工作的保障措施,以期为高校开展教师教学质量评价工作提供参考。     

简论高校教师教学质量的评价原则

评价高校教师教学质量,前提在于确立合理的评价原则。在确立教学质量评价原则时,应突出现代大学教学的特点,注重内涵的多样性,体现评价主体的多元化。高校教学质量的评价,主要有复合性原则,内涵性原则、个性化原则、学术性原则、民主性原则、创新性原则、长远性原则。     

高校教师教学质量评估

高等院校教师的教学质量关系到一个学校的生死存亡 ,关系到人才培养的成功与否 ,而教学质量评价是提高教学质量的关键。本文就评价的作用与影响、评价的原则、评价的内容和方法等作一定的分析和探讨     

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.     

基于BP神经网络的高职教育教学质量评价

针对高职教育的特点和现状，建立了高职教育教学质量评价指标体系，并利用BP神经网络的自适应和自学习功能，提出一种基于BP神经网络的高职教学质量评价方法，并对若干位教师的教学质量进行了评价，评价效果满意。该方法科学、可操作性强。不但克服了传统方法主观性过强的缺点，而且还避免了传统教学质量评价的复杂过程。     

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。     

IPSO-BP神经网络模型的教学质量评价

针对目前教学质量评价过程中存在的评价方法单一、主观性强等问题,为进一步提高教学质量评价的有效性和准确性,将粒子群算法(IPSO)和BP神经网络相融合,建立了一种基于IPSO-BP算法的神经网络评价模型。利用教学方法、教学内容、教学态度以及教学效果4个指标构建教学质量评价指标体系;采用IPSO算法对BP模型的参数进行训练,优化其权值和阈值;将训练好的模型用于教学质量评价的测试和验证。结果表明,所构建的IPSO-BP模型收敛速度快、寻址效率高,可大大提高评估准确率,与普通BP神经网络相比,预测准确率达到96.7%,在教学质量评价中具有一定的应用和参考价值。     

人工神经网络在教学质量评估体系中的应用研究

本文利用神经网络方法建立教学质量评估系统的模拟模型,将需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,基于拟牛顿回退法训练神经网络,经仿真计算证明,该模型具有较好的辨识精度。最后得出数字化的评估结果,能准确、直观地反映教学质量的优劣,通过实验证明模拟模型的可行性。     

高校教师教学质量评价模型的研究

针对高校教学质量评价复杂、模糊的现状,利用模糊数学评价方法,建立了高校教师教学质量评价模型,并用实例说明了其可行性.该模型将定性和定量分析结合起来,使教学质量评价更科学、客观、公正.     

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。     

基于优化RBF神经网络的缝纫平整度客观评价

该文提出了一种基于优化RBF神经网络的丝织物缝纫性能客观评价系统.该系统根据丝织物面料的FAST力学指标与缝纫性能之间的关系,运用神经网络的方法进行面料缝纫性能评价和预测,并提出了一种基于模糊核聚类的优化径向基神经网络学习算法.经过大量实验,该系统对一般丝型织物的缝纫平整性能评价预测具有客观、快速和高效等优点.     

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。     

量子粒子群优化的RBF网络课堂评价模型及其应用

分析了RBF神经网络的基本原理﹐并利用量子粒子群算法对RBF网络的权值进行优化﹐构建了一个用于高职课堂教学质量评定的综合评价模型。实验结果表明﹐该模型的评价结果真实、有效﹐能较好的反映课堂的教学质量﹐利于促进课堂教学质量的提高。     

基于黄金分割法的RBF神经网络预测控制

针对非线性系统的控制问题,提出了一种基于黄金分割法的RBF神经网络预测控制算法。该算法以神经网络作为预测模型,用黄金分割法优化控制器,其中以控制变量的约束条件作为优化的初始区间。针对化工过程蒸馏塔控制系统,通过仿真计算验证了该方法的有效性。     

基于RBF神经网络滤波的噪声消除

RBF神经网络噪声抵消系统不需要关于输入信号和噪声的先验知识,非线性映射能力强。采用自适应噪声抵消基本原理,构造RBF神经网络自适应滤波器,然后针对该系统,建立Simulink仿真模型。仿真结果表明,该方法具有良好的噪声抑制能力。     

基于RBF神经网络的智能入侵检测系统

对当前入侵检测技术进行了分析并讨论了现有入侵检测系统的不足，论述了神经网络应用于入侵检测中的优势。由于RBF网络具有最佳逼近性质，给出了一种基于RBF神经网络的智能人侵检测系统模型。