摘要
本文为更有效地对高校学生信用进行综合评价,建立了高校学生信用评价多级指标体系,提出了一种基于神经网络的评价模型。模型将模糊理论引入神经网络,通过神经网络的学习训练来调整模糊数学中的相应参数,以有效地模拟模糊综合评价的过程,对信用评价的定性过程而言,具有一定的合理性。
In this paper an evaluation mode with multilayer and multi-index is presented to ger the result of university student credit effectively. The mode integrates fuzzy mathematics into network. And the neural network is trained to modify the parameter of fuzzy mathematis. So the neural network can reflect the fuzzy comprehensiye evaluation. The model effectively makes use of the neural network to evaluate university student credit and simplifies the evaluating process.
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第9期203-205,共3页
Computer Science
基金
国家自然科学基金(项目编号:60375024)
重庆市自然科学基金(项目编号:2006BB2192)资助
关键词
模糊评价
神经网络
信用评价指标
Fuzzy evaluation, Neural network, University student credit