基于模糊神经网络的精品课网站评价模型研究

随着各大高校精品课建设热潮的兴起,各种精品课的网站建设应运而生。然而对该网站的评价机制尚不完善,文章提出一种基于模糊神经网络的评价模型,对精品课建设网站进行评估。同时提出了一种新的模糊神经网络算法,克服了原有的神经网络算法的缺陷,并评估精品课网站的性能。首先,文章设计了一种基于模糊BP神经网络理论的新的计算结构,并选取改进的模糊神经网络算法的新的自我训练方法;其次,对算法的性能从四方面进行理论性评估;最后,基于分析和构建评价指标体系,改进的模糊神经网络算法应用于评价精品课网站的性能,实验结果表明,改进算法的优势包括较高的评价精度,收敛速度快,振动小,算法过程简单。