基于BP神经网络的高校教学型实验室评价模型

高校实验室主要分为教学型实验室和科研型实验室两种类型。教学型实验室是学校进行实验教学的主要场所,在实践教学中发挥着巨大的作用。如何客观评价教学型实验室在实践教学中的作用,是高校实验室建设、发展的重要工作。根据教学型实验室的特点,提出相应的教学型实验室评价指标体系,以及一种基于BP神经网络的评价模型。该评价模型将各项评价指标作为输入,评价结果作为输出,通过仿真实验得到的实验结果与实际结果偏差较小,评价模型具有较好的适用性。     

基于BP神经网络的计算机实验室管理评价指标

介绍了一种基于BP神经网络的高校实验室管理水平评价的模型。该模型将实验室管理水平评价指标概念量化为确定的数据作为BP网络的输入,评价结果作为输出,分析了BP网络的训练过程。     

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。     

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。     

基于BP神经网络的高校绩效预算评价模型

随着高校办学规模迅速增大,高校经费紧缺、资金利用效率不高的状况日益严重.传统的高校财务预算忽视对教育投入结果的考评,已不适应高等教育的发展.因此,把"绩效预算"引入高校财务预算具有重要的意义,应通过科学预算管理,加强绩效考核来解决高校经费供需矛盾问题.本文提出基于BP神经网络的绩效预算考核模型,为科学预算管理、加强绩效考核提供新方法.     

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。     

基于PCA-GA-BP神经网络的高校实验室安全风险评估

为减少高校实验室安全事故的发生和提高实验室安全风险评估的准确率,使用层次分析法(AHP)建立实验室安全风险评价体系,然后利用主成分分析法(PCA)对评价指标的综合权重进行降维,再将降维后的特征信息作为GA-BP神经网络的输入层,建立一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和人工神经网络(BP)相结合的实验室安全风险评价模型。实验结果表明,与BP神经网络、PCA-BP神经网络模型和GA-BP网络模型相比,PCA-GA-BP神经网络的评价精度和准确率更高、收敛速度更快、学习能力更强,可用于实验室安全风险评价。     

基于BP神经网络的人岗匹配评价模型研究

人岗匹配测评研究对于个体和企业绩效具有十分重要的影响。从道德素质、身心素质、知识、能力四个方面,对影响人岗匹配的各种因素进行了分析,探讨了基于BP神经网络的人岗匹配测评模型的构建及应用,并进行实例验证。结果表明,该模型能够准确有效地评价人岗匹配的程度。     

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网络的有教师分类算法及应用

介绍BP神经网络的结构及相关算法,并通过实验比较不同情况下对BP神经网络的收敛速度与分类精度的影响。实验表明,合适的参数设置能提高BP神经网络算法的分类精度。     

基于BP神经网络的水体富营养化评价的研究

水体富营养化改变了水体的理化性质,不仅破坏生态的平衡还严重影响人类的健康．因此,对水体富营养化的研究是一件有意义的研究工作．BP神经网络由于操作简便易行,可以白组织、自学习、白适应并具有容错和抗干扰能力等特点,已成为水体富营养化评价的一个热门．文章应用BP神经网络对泉州市山美水库的水体营养状况进行评价,并与综合营养指数法进行了比较,提出了富营养化的防治对策．     

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.     

BP神经网络的模型优化研究及应用

随着神经网络在数据分析、预测及生产控制中的应用,神经网络的优化学习成为研究的一个重要课题.通过探讨BP神经网络模型的建立过程,针对BP神经网络的模型优化问题进行了详细研究.并通过对银行客户分类的仿真实验证明,优化模型能够有效地提高BP神经网络的收敛速度及预测精度.     

BP神经网络算法在龙门吊称重系统的应用

介绍了龙门吊称重系统的应用,运用BP神经网络的学习算法对称重系统进行校正,与传统加权平均算法进行了比较,其结果对精度具有较好的提高.