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。     

BP神经网络方法在院系教学质量评价中的应用

本文在院系教学质量评价指标体系建立的基础上,采用神经网络BP算法建立教学质量评价模型,利用各评价指标值作为其输入,教学质量评价值作为输出,基于最小二乘法思想,利用梯度搜索技术,使网络的实际输出与期望输出的误差最小。经计算证明该模型具有较好的辨识精度,很好地解决了教学质量的动态评价问题。     

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.     

基于PSO-BP神经网络的民航发动机VSV故障诊断

现代民航发动机大多使用VSV系统来提高发动机工作稳定性和避免发动机失速或喘振。为了诊断VSV系统故障,提出了一种基于PSO-BP神经网络对VSV位置进行监控的方法,当PSO-BP神经网络模型的预测值与实际值的偏差超过一定值时,则判断VSV系统故障。利用发动机健康状态的QAR数据,基于PSO算法优化的BP神经网络建立了发动机VSV在飞机下降段的调节规律模型,同时建立BP神经网络模型。经过对比分析,通过PSO-BP神经网络建立的VSV调节规律模型的诊断精度,高于传统的BP神经网络模型,可为民航发动机状态监控和故障诊断提供依据,具有一定的工程实用价值。     

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。     

基于神经网络的高校教学实验室绩效评价模型研究

本文的研究主要根据当前高校教学实验室评估过程中的需要,建立符合高校教学型实验室特点的评估指标体系,并利用BP神经网络予以实现,最终得到实验室整体评价数据.通过实证结果分析,基于BP神经网络的高校教学实验室评价模型是可行的,对高校实验室建设与管理工作的客观评价有着实际应用价值.     

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MapReduce的GA-BP神经网络算法并行化设计及实现

为提高BP神经网络算法的运行效率,利用遗传算法和并行编程思想,提出了Hadoop平台下基于MapReduce的遗传算法优化BP神经网络的并行化设计及实现方法。利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高算法分类准确率;采用MapReduce并行编程模型实现算法的并行化处理,解决BP神经网络在处理大规模样本数据集时存在的硬件开销和通信开销大的问题。选用Caltech256图像数据集,与传统的串行遗传算法优化BP神经网络算法实验对比,验证了并行化GA BP神经网络算法的优越性。     

BP神经网络算法在教师履职考评中的应用研究

基于BP神经网络算法在分类预测方面的权威性,提出利用BP神经网络构建教师履职评价模型的新方法。实验结果表明,该模型具有较高的可行性和实用性,能够准确、高效地对教师履职情况进行客观评价。     

基于系统控制理论的高职院校创新创业教育质量评价模型研究

本文针对我国大部分高职院校创新创业教育质量评价体系存在的问题,运用系统控制理论阐述了教学评价体系的统一内涵,设计了一个基于BP神经网络的创新创业教育质量实用评价系统,确定了实践创新创业教育质量评价模型的网络结构和学习算法,并利用MATLAB建立了BP神经网络,进行了网络训练和测试结果分析,使网络模式更能体现高职院校创新...     

GABP神经网络模型在计算机网络安全评价中的应用

当前,计算机网络安全问题已经成为信息化社会建设的重要环节,越来越受到全社会的高度重视。本文首先分析了现今计算机网络安全的状况和国内外网络安全研究领域的现状,重点阐述了BP神经网络算法和GA遗传算法这两种网络安全研究方法并在此基础上根据每个算法的特性进行优化和融合,建立了GABP神经网络模型,并最终将此模型应用于计算机网络安全评价中,由此设计并实现一个网络安全信息评价系统,通过模拟评估演示,能取得了较好的效果。     

工科高校教学质量监控与量化评价的研究与实践

本文是华北电力大学历时10年持续进行工科高校教学质量监控与量化评价研究与实践的结晶。华北电力大学提出了全面、全程教学质量管理的先进管理思想,构建了完善的教学质量监控体系,建立了科学的评价模型,有效解决了教学评价的量化问题,促进了本科人才培养质量的提高。     

基于BP神经网络的课程评价模型仿真研究

构建课程教学质量综合评价体系,在此基础上构建一个BP神经网络模型,通过BP神经网络的学习算法,进行模型研究与应用。以《汽车造型》课程为例,运用10个样本数据进行网络模型训练,达到规定误差,并通过未训练3个样本检测网络模型,达到规定吻合度。运用Matlab进行实验结果研究与分析,验证了该模型的智能性、有效性,值得推广应用。     

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。     

基于BP神经网络的供应商评价决策优化模型

本文利用BP神经网络建立了一种供应商评价模型。该模型实现了供应链中的供应商的多指标评价,提高了供应商选择过程的客观性,同时该模型克服了指标权重难以表达的缺点。最后,用实例对模型进行了验证。     

基于BP神经网络的计算机网络安全评价模式研究

计算机网络的发展给现代生活带来了极大的便利,然而在人们极速浏览与快捷支付的同时,计算机网络安全也成为了大众关注的焦点.本文基于神经网络对于计算机网络安全的适用性,从神经网络的特点与计算机网络安全评价系统等角度进行分析.在建立安全评价模型的基础上,构建BP神经网络模型,利用matlab进行模型的求解并对该模型的可行性进行验证.本文旨在为计算机安全评价提供参考性的理论依据,帮助完善我国计算机网络安全漏洞.     

基于BP神经网络的供应商评价决策优化模型

本文利用BP神经网络建立了一种供应商评价模型.该模型实现了供应链中的供应商的多指标评价,提高了供应商选择过程的客观性,同时该模型克服了指标权重难以表达的缺点.最后,用实例对模型进行了验证.