AHP-综合评分法在军事理论教学质量评估中的运用

根据社会学统计原理与方法,构建军事理论教学质量评估评估体系,并应用到军事理论教学中,对军事理论教学质量评估,主要是被评价的军事理论教师在评价过程中利用反馈的各种信息,不断地总结经验,改进学习方法,提高军事理论教学质量,结果表明：用模糊综合评定法对新项目进行评估是科学有效的,具有广阔的推广及应用前景。     

基于BP神经网络的教学质量评价研究

本文针对教学质量评价的特点,设计了一种基于BP(反向传播)神经网络的教学质量评价模型。在总结前人研究和实践的基础上,总结了包含3个一级指标、10个二级指标的评价指标体系。基于这个指标体系和神经网络教学质量评价模型进行了实验,实验结果表明该模型是有效的。     

基于BP神经网络的教学质量评估研究

根据高校质量评估指标,有效地利用BP神经网络的算法,建立了BP三层网络结构的数学模型,在matlab下编程结果验证了该模型能够准确地根据各评价指标来确定教学质量效果。     

企业知识管理水平评估优化方法及应用

针对现有企业知识管理水平评价方法所存在的缺陷,将BP神经网络与遗传算法相结合,提出了一种应用于企业知识管理水平评估的基于遗传算法的神经网络优化模型方法.相对BP神经网络而言,基于遗传算法的神经网络优化模型的评估结果和期望结果更为接近,相对误差更小.     

结合高阶神经元的深度神经网络用于专利可转让性评价——以电子信息技术领域为例

[目的/意义]从交易视角评价专利可转让性,侧面评估专利价值及筛选可交易高价值专利。[方法/过程]基于专利价值评估指标,从技术和法律两个维度选取专利可转让性评价内部指标,基于交易视角中专利权人特征设计专利可转让性评价外部指标,结合高阶神经元将深度神经网络方法应用于专利可转让性评价。[结果/结论]结果表明,专利可转让性评价模型相比传统的BP神经网络方法和仅使用高阶神经元的方法精度更高,F1值达到86.72%;因其可区分通过交易实现价值的潜在专利,在大规模专利可转让性评价实际应用中具有可行性和适用性。     

《生化分离技术》课程教学质量的定量化研究

随着近年来高校招生规模的扩大,教学质量的评价越来越受到人们的关注,高校教学质量直接影响着高校人才的产出质量,如何准确评价高校教学质量已成为亟待解决的首要问题,准确定量评价教学质量有利于改进教学方法。本文对高校教学质量评估体系进行了探讨,总结了一些适合于完善教学评估体系的技术方法,研究了从教学需求、结构、内容、条件及实施这五方面基于定量模型的高校教学质量评估,结果表明,用量化模型评价高校教学质量效果较好,可以更全面地分析各种因素的影响,更有效,科学地分析教学质量。     

基于AHP与BP神经网络模型的循环经济绿色营销绩效评价

循环经济是一种符合可持续发展理论的经济增长模式,而绿色营销体现了循环经济发展的内在要求。在循环经济的绿色营销绩效评价中,将人工神经网络技术与层次分析主观评价法相结合,构建了企业绿色营销绩效评估的AHP-BP神经网络模型,模型以AHP评价结果为神经网络输入,利用反向逆传播神经网络对评价结果进行训练与检验。通过仿真算例结果表明,该模型既能充分吸收专家评估的隐性知识和经验,又降低了人为主观随意性的缺陷,计算结果准确、方法可行、误差可控,在企业绿色营销绩效评估领域具有推广价值。     

专利价值评估体系的探析及展望

通过研究、分析现有专利评估方法,总结了现有专利价值评价指标,提出结合神经网络的多角度多因素专利价值评估方法,构建专利价值评价指标体系框架,减少以往专利评估方法中的缺点和弊端,为有关部门和个人提供专利战略和决策参考,完善我国专利价值评估体系。     

高职院校教学质量评估研究

针对高职院校如何正确的、科学的、合理的进行教学质量评估,本文提出将云模型与计算机模拟技术两者进行综合考虑,这—评估方法比较科学、准确、详细等优点,其评估结果可以实现评估过程的智能化、自动化,同时也使评价结果更加科学、更加全面,加快了高职院校的教学质量的前进步伐,从而推动高职教育的发展。     

基于模拟退火神经网络的高校科技成果转化评估研究

通过构建科技成果转化评估指标体系,并借助于BP人工神经网络方法,实现对高校科技成果转化指标体系的综合评价。主要应用主成分分析方法(PCAM)对神经网络的输入层数据进行处理,使用模拟退火算法(SA)与神经网络结合的方法提高评价的精确度,并通过实证分析证明BP神经元网络在高校科技成果评估领域的的适用性。     

基于认知负荷理论的高职数学教学质量评估

传统的教学质量评估方案在评价高职数学教学质量时,耗费时间过长,准确性低,评估效果不明显。为了解决此问题,基于认知负荷理论研究了一种新的高职数学教学质量评估系统,从课程评估、课堂评估和教学绩效评估的角度设计了评估系统架构,详尽地阐述架构图中每一部分所的涉及内容。与传统高职数学教学质量评估体系进行对比,设计了对比实验,实验结果表明,所设计的教学质量评估体系对高职数学教学质量进行评估耗时较短,且评估准确性高,效果显著。本研究对于高职院校教学质量的提高有一定的指导意义。     

基于BP神经网络的建筑学专业教育评估模型研究

文章建立了具有18项评价指标和3层神经网络的建筑学专业评估模型,通过对评估结果的预测,使得各个院校可以更好的自评以加强建筑学本科教学的管理,提升建筑学专业学生的专业知识。通过实证检验表明,基于BP神经网络建立的评价模型在建筑学专业评估中的应用是可行的。     

BP神经网络在专利技术产业化筛选评估中的应用研究

本文针对专利技术产业化过程中的筛选评估问题，构建了专利技术产业化筛选评估指标体系。通过对上海知识产权局的调查研究，建立了样本体系。运用BP神经网络的相关理论，建立了专利技术产业化筛选评估神经网络模型。并运用MATLAB6．5对样本数据进行了仿真，结果证明了本文所用方法的正确性和适用性。     

中学教学质量评价体系的研究与实践

教学质量评估是教学工作中的一个重要环节。建立一套高效且操作性强的教学质量评价体系,使课堂教学质量有一个科学合理的衡量标准,对提高教学质量非常重要。本文结合中学教学实际,对构建教学质量评价体系做了一定的探索和研究。     

浅谈中职学校如何进行教学质量评价

教学质量是教学工作永恒的主题.建立科学、规范的教学质量评价管理办法,是每间学校加强内部自我约束、形成良好的教风、学风,增强自我发展能力的主要保证之一.如何进行切实有效的教学质量评估,是对学校的进步与发展有着积极的作用,而在教学质量评估中运用统计方法,更准确和科学.     

基于RBF神经网络的图书馆读者满意度评价体系构建研究

在提出采用学习速度较快、易于收敛的RBF神经网络技术对图书馆读者满意度进行评价的基础上,阐述了RBF神经网络评价模型的设计思想和实现过程,并通过实例分析验证了所提方法的合理性和有效性.     

科研人才评估标准的集成与整合

在分析我国比较权威的学术荣誉头衔评估的基础上,运用BP神经网络方法,集成和整合各类学术荣誉头衔评估标准的特点,建立等效的科研人才评估标准,保持评估标准的权威性和相对普适性.并以30位科研人才作为样本,对评估标准的集成和整合过程进行检验.算例表明,通过BP神经网络对学术荣誉头衔评估中的标准进行集成整合并建立相对普适的评估标准是可行的.     

浅谈教学质量评价的优化过程

介绍了教学质量评价的建立过程,结合信息化条件下的新需求,阐述了教学质量评价的实施方法与评价过程,给出了模糊综合评价系统的构成及其评价流程。     

基于模糊综合评价的课堂教学质量评估

本文立足于高校管理,考察了反映教师课堂教学质量的因素,建立了以提高教学质量为导向的教师课堂教学硬质量评估指标,并采用模糊综合评价方法进行评价分析．为寻求提高教学质量的有效选径和教学改革、教学管理提供重要数据。     

不完全信息下的教学质量评价研究

教师的教学质量评价是学校教学管理的重要环节和内容,在教学质量评价信息的收集过程中,一方面受评价者本身专业背景与调查时间等主客观原因所限,其所提供的教学质量评价信息极有可能出现不完整现象;另一方面在对评价信息进行集结的过程中,常选用的线性加权求和法所默认的评价因素之间相互独立的条件亦很难满足,针对上述情况,本文选用直觉模糊集的方法对教学质量进行评价,算例表明依据直觉模糊集的相关理论对教学质量进行评价,在保证了较强的实用性的同时,能处理评价信息不完整的情况,最大限度利用已有评价信息,使测评结果更加全面、科学、合理。