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沈毅波 《Journal of Zhangzhou Technical Institute》2022,(1):34-41+49
为了提升信息化课堂教学质量评价精度,基于GA-BP神经网络方法,构建信息化课堂教学质量评价指标体系,利用层次分析法建立各评价指标的递阶层次结构模型。通过1-9标度法确定判断矩阵,对判断矩阵实施一致性校验后,计算各评价指标的权重。通过遗传算法(GA)优化BP神经网络权值、阈值,将各个课堂教学质量评价指标权重输入到GA-BP神经网络,网络输出结果即为信息化课堂教学质量评价分值。实验结果表明,BP神经网络的最佳隐含层节点数为7,GA-BP神经网络迭代次数为95时网络性能达到最优。利用该方法可以精准评价信息化课堂教学质量,实际应用效果好。 相似文献
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为了能够真实反映出被评估对象的综合评测结果,各种评估系统多采用“多指标”评测方法,因此各指标的权重如何界定成为该类评估系统的关键内容,目前评估指标的权重界定基本上采用专家评定法和层次分析法,这些权值确定方法主观性较强,适应性方面有一定的局限.提供了一种非线性权重系数的动态修正的方法,并且给出了一个简单的操作实例. 相似文献
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本文首先介绍了XML文档和DTD标记树的生成方法,并对标记树中节点的概念进行了扩充,使之不但包括元素,同时也包括连接符,以适应DTD结构的要求。随后将标记树中的元素分为共有元素、文档元素和DTD元素,并提出层次权重和结构权重以衡量元素的层次和结构复杂程度,给出具体计算方法。在此基础上提出了一个衡量XML文档和DTD之间相似度的算法,将其应用于XML文档自动分类中,并给出该算法的时间复杂度计算公式。从实验结果可以看出,该分类方法准确率较高。 相似文献
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在教学质量评价系统中,评价权数是整个评价的核心问题,正确确定评价指标的权值,对评价结果影响巨大。本文在使用AHP(层次分析法)进行权值评价模型研究的基础上,使用VisualC++可视化编程语言,进行权重指标研究实现。进行实现过程流程设计、函数设计、矩阵运算,最后得出适合一般学校使用的权重指标值,同时也可以根据各评价学校的实际情况,重新进行权值评价计算,为科学评价教学效果提供依据。 相似文献