基于BP神经网络的高校教师精准教学能力评价模型构建

通过精准教学以促进学生个性化成长是教育理想和国家政策的不懈追求.高校教师是实施精准教学的“基”,现有关于其教学能力的评价体系中普遍存在概念不清和多采用主观构建评价指标的问题.为此,开展了基于BP神经网络的高校教师精准教学能力评价模型研究.首先,以理论研究为基础,对精准教学能力进行等级划分并构建评价指标框架,运用层级分析法建立指标权重;其次,利用BP神经网络智能学习的特性,以不同数据类型的指标值为输入,对应能力综合值为输出,检验精准教学能力分级及指标权重的合理性,进而生成较为客观的评价模型;最后,利用开发的评价系统和调查问卷进行样本数据采集和模型检验,从神经网络对数据的分类、拟合及仿真结果来看,模型能够对高校教师的精准教学能力进行客观评价,教师对模型测量结果的准确性也具有较高认可度.

基于LDA-BP神经网络的高校思政课教师数据驱动决策力评价研究

数据驱动决策力为高校思政课教师提供科学合理的教学判断,对数据驱动决策力进行评价研究,有助于提高高校思政课教师的数据决策水平,进而提升思想政治教育教学质量。鉴于传统评测方法缺乏客观性与可重复性,运用LDA-BP神经网络技术构建高校思政课数据驱动决策力的指标体系与评价模型。首先,运用LDA方法对高校思想政治教育相关的政策文本与研究文献进行主题提取,并将主题信息作为指标构建基础;其次,通过研读文献与政策文本,并结合主题分析结果构建高校思政课教师数据驱动决策力评价指标体系;最后,通过对BP神经网络的训练及测试来生成高校思政课教师数据驱动决策力的评价模型。研究表明,高校思政课教师的专业知识、教学水平以及数据分析与解读能力是影响数据驱动决策能力的关键因素,据此,理应从素养提升、文化培育、管理革新、政府支持等方面入手增强数据驱动决策力。

遗传算法优化BP神经网络在水质评价中的应用

通过对常规BP神经网络和遗传算法深入研究后,提出将二者结合起来,取长补短,并采用黄金分割算法确定神经网络模型隐含层节点数,借助MATLAB软件建立了遗传算法优化后的BP神经网络水质评价模型,解决了初始权值、阈值确定难,易陷入局部极值以及网络收敛慢等问题,同时结合2021年黄河上游部分断面地表水环境质量评价进行了实例仿真实验,验证了该模型的可行性和准确性。遗传算法优化后的BP神经网络不仅能从全局考虑污染因子对评价结果的影响,而且解决了常规BP神经网络易陷入局部极值的问题,提高了网络的识别精度,评价结果更准确,更符合实际水体情况,在一定程度上改善了传统评价方法的片面性和主观性,对现有的水环境质量评价方法的改进起到了积极作用。

基于反距离权重插值法与BP神经网络对浙江某电镀厂遗留地块土壤重金属健康风险评价及预测

为电镀厂拆迁遗留地块污染恢复提供理论支撑,以浙江省湖州某已停产的电镀厂为研究对象,采用内梅罗指数法、人体健康风险评估模型对研究区域内土壤重金属浓度空间分布进行特征分析,并对区域内土壤重金属污染对人类的健康风险进行评价。通过MATLAB构建的BP(Back Propagation)神经网络预测模型预测深层土壤对人体的健康风险,运用ArcGIS软件使用反距离权重插值法绘制地块健康风险预测分布图。预测结果显示Cr、Ni为研究区主要污染物,地下储罐埋地Cr的致癌风险达到0.35属于高致癌风险,表层土壤中重金属超标主要集中在地下储罐埋地、镀锌镀镍车间及临时废弃物堆积区,可能是由电镀作业地面防渗措施不足及电镀废弃物处置不当造成的。构建的BP神经网络预测模型显示,调查地块内Cr、As、Ni在深层土壤(2.0~2.5 m深度)中仍然具有致癌风险,且Cr的致癌风险属于较高水平,Ni、Cr、As、Zn、Cu等在2.0~2.5 m处土壤中已无非致癌风险。

基于熵权法和BP神经网络的煤矿应急管理能力评价

目的为了进一步提高煤炭开采的安全应急管理能力。方法首先,查阅相关文献,并在此基础上征求专家的意见,构建了包括应急管理能力的预防、应急管理能力的救援能力、应急管理的保障、应急管理能力的恢复共4个一级指标和16个二级指标的评价指标体系;其次,通过熵权法确定各级指标权重,并结合BP神经网络建立了煤矿应急管理能力综合评价模型;最后,以山西某煤矿为背景对构建的模型进行了实例运用。结果事故的风险评估与预警、救援队伍的救援水平、应急部门与场所的建设、事故发生后的恢复计划、事故的损失与评估等五个因素对煤矿应急管理能力影响较大,计算得出山西某煤矿的应急管理能力结果为“良”。结论安全应急管理能力评价结果为“良”,评价结果与实际应急管理能力水平相符,为山西某煤矿进行安全评价工作提供了理论依据。

基于BP神经网络的区域滑坡易发性评价

随着经济建设的发展,地质灾害的频发,新一轮的区域性滑坡灾害风险评价相继展开。将湖南省郴州市临武县作为研究区,使用GIS提取研究区9项影响因子,总结灾害点的分布规律。运用BP(Back Propagation)神经网络模型,得到研究区滑坡易发性评价分区结果,结果划分合理。研究成果可为研究区防灾减灾提供参考依据。

基于BP神经网络的学术论文评价模型研究

[目的/意义]学术论文是学者科研水平与学术贡献的重要佐证和标志。构建科学的学术论文评价模型,对人才评价、科研经费分配、评奖评优、晋升及招聘等都具有重要指导意义。[方法/过程]文章选择Web of Science数据库中“Information Science and Library Science”学科类别下发表于2010年的论文作为研究对象。首先,基于论文多方面的关联特征构建模型特征空间;然后,采用机器学习中被广泛用于预测任务的有监督学习算法——BP神经网络训练模型,并进行十折交叉验证确保模型稳定性;最后,通过计算模型的校正决定系数(R_(adjusted)^(2))和均方根误差(RMSE),选择出最优模型。[结果/结论]本研究构建的最优BP神经网络模型的校正决定系数(R_(adjusted)^(2))达0.91,均方根误差(RMSE)约19.8,评价性能较好。

基于BP神经网络模型的中国粮食安全评价

在我国耕地面积比例较低和密集人口粮食需求量较大的背景下,保障粮食安全的重要性毋庸置疑。因此,如何客观准确地评价我国粮食安全水平,建立科学有效的评价体系,对于高水平保障新时期粮食安全具有重要意义。以三大主粮之一的玉米为切入点进行研究,在大食物观多元化视角下通过BP神经网络模型对玉米的供给和需求进行有效预测。为此,我们首先选取总产量、播种面积、期末库存、进口量、人口总量、消费量、出口量、可支配收入、居民消费价格指数CPI、总生产成本、亩利润和收购价格指数等12个指标,构建了由供给安全、需求安全、经济安全组成的评价指标体系,运用熵权法得出其中权重最大指标作为警情代理指标,并通过BP神经网络模型遴选输入与输出指标,反复训练得到与现实情况拟合度最高的结果。通过结果的判断,对其产量进行预测,为粮食安全预警、为政府政策匹配奠定理论基础。

基于改进BP神经网络的计算机专业教学质量评价方法

为提高计算机专业教学质量评估准确度,文章提出基于改进BP神经网络的计算机专业教学质量评价方法。首先选取计算机专业教学质量评价影响因素,然后以此为基础,利用改进后的BP神经网络对各影响因素进行分析计算,确定最终的教学质量评价结果。测试结果表明,该评价方法对教学质量评价结果与专家组评价结果之间的误差始终稳定在0.15以内,最小误差仅为0.05,应用效果较好。

BP神经网络在高等职业院校教师综合评价中的应用

教师综合评价是教育评估中的重要组成部分之一。传统的教师综合评价方法对促进教师提高教学水平起到了一定的积极作用,但这些方法都摆脱不了人为因素对评价结果的直接影响。人工神经网络作为一种新技术,以其自有的模拟人的思维、非线性映射和自学习等能力为不确定性和非线性问题的研究开辟了新的途径,在各类评价问题上应用很多。本课题将人工神经网络(BP神经网络)引入教师综合评价中,克服了人为因素对评价结果的直接影响,并通过仿真实验表明,神经网络用于教师综合评价完全可行,为高等职业院校教师综合评价提供了方便实用的工具。

基于BP神经网络的老汴河幸福河湖治理效果评价方法

为提高河湖治理评价效果,以老汴河某河道为研究区域,引入BP神经网络理论,设计幸福河湖治理效果评价方法。选取评价指标,构建河湖治理效果评价体系,并完成指标权重地计算;基于BP神经网络完成治理效果评价模型地构建,实现对老汴河幸福河湖治理效果的评价。实验结果表明,所提方法预测结果与治理期望结果较为吻合,应用效果较好,具有一定应用价值。

基于BP神经网络的继电保护设备状态评价方法研究

为了提高继电保护设备运行的可靠性,对继电保护设备状态评价的基本内容和影响因素进行了总结,提出了基于BP神经网络的继电保护状态评价方法,收集并整理继电保护的历史数据,将数据进行分析,采用BP神经网络算法对数据进行训练和验证,最后对所训练的模型进行评价,得出继电保护设备状态评价数据。实例分析结果表明,所采用的评价方法用于CSC-103数字式线路电流纵差保护装置和RCS-902超高压线路成套保护装置中,都能很好地实现故障预警和评估,有利于事故发生的预防。

基于BP神经网络的邯郸岳城水库水质评价与预测研究

BP神经网络具有非线性建模能力、适应性和泛化能力以及处理大量数据的能力,同时还具有可解释性和可视化的特点,能够实现实时监测和预测,使得BP神经网络成为水质评价与检测研究中重要的工具和方法。首先对BP神经网络基本原理和模型结构进行介绍,然后构建水质评价与预测的BP神经网络模型,并对岳城水库进行水质评价与预测,通过对BP神经网络的输出结果和水质分级标准相比较,可以看出两者之间较为吻合,可以用来进行水质的评价与预测。

基于BP神经网络的九寨沟地区地震滑坡危险性预测研究

BP神经网络因具有良好的精度和拟合能力,被广泛地运用在区域性滑坡危险性预测中。本文建立了基于BP神经网络的地震滑坡危险性评价模型并应用于四川九寨沟地区,以2017年8月8日的九寨沟MS7.0地震引发的4834个历史滑坡为例,将其随机划分为70%的训练样本集用于九寨沟地区地震滑坡危险性预测,以及30%的验证样本集对预测结果的精度进行评估。选取高程、坡度、坡向、平行发震断层距离、垂直发震断层距离、震中距离、距道路距离、地面峰值加速度(PGA)以及岩性共9个影响因子,分析发震断层对地震滑坡的控制作用,并总结九寨沟地区地震滑坡空间分布规律特征,其中发震断层、岩性和坡度对九寨沟地区地震滑坡分布产生重要影响。利用模型得到九寨沟地震滑坡危险性预测图,结果显示73.19%的滑坡位于极高和高危险区域,与实际地震滑坡分布基本相符。通过30%的验证样本集来绘制预测成功率曲线,结果表明模型预测成功率(AUC值)为0.90,证实了BP神经网络在九寨沟地区地震滑坡危险性预测中具有良好的精度和拟合能力,评价结果为后续地震滑坡灾害预测和防震减灾工作提供了科学的参考。

基于信息敏感性与CSA-BP神经网络的“智慧工地系统”实施风险评价研究

为提高“智慧工地系统”在实施过程中的安全性,减少其因应用不当等原因造成的损失。参考WSR方法论与信息敏感性理论建立“智慧工地系统”实施风险评价指标体系。引入CSA-BP神经网络算法,该方法通过乌鸦搜索算法(CSA)弥补BP神经网络易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,建立了实施风险评价模型。将该模型应用到广西某码头油库项目进行实例验证,评价结果与实际情况相符,表明其可行性较高,具有实际应用价值。根据模型评价结果有针对性地提出建议及措施,为“智慧工地系统”的推广与实施过程提供理论依据。

基于改进PSO-BP神经网络的教学质量评价模型

教学质量评价是教学研究中的重点之一,但已有的数学评价模型不适合解决非线性问题,神经网络模型收敛速度慢、准确率不高。针对以上问题,文中提出一种基于改进PSO(Particle Swarm Optimization)-BP(Back Propagation)神经网络的教学质量评价模型。通过引入动量和自适应学习率优化BP神经网络,采用惯性权重线性递减、学习因子异步变化,并引入速度收缩因子和自适应变异策略来优化PSO算法;再使用PSO粒子群优化算法计算BP神经网络的初始连接权重和阈值,从而提升模型的全局寻优能力和收敛速度、精度。为验证模型效果,使用评价体系指标层的10个指标数据作为模型的输入,评价结果作为输出,进行模型对比实验。实验结果表明,所提模型的准确率达到96.33%,比一般BP神经网络模型提高4.68%,比自适应BP神经网络模型提高4.07%,比PSO-BP神经网络模型提高1.2%,且收敛曲线平稳,整体性能优于其他模型,说明运用该模型能够有效地对教学质量进行评价。

基于GA-BP神经网络优化算法的篮球教学质量评价

篮球教学质量是反应学习效果与教学方法可行性的关键指标,对于提升优化篮球课程的教学方法具有重要意义。基于主成分分析法提取16个关键性评价指标,设定GA-BP神经网络期望误差为均方误差;基于自适应梯度下降法进行网络训练,为遗传算法的不同种群赋予不同交叉概率与变异概率,利用移民算子沟通实现种群进化以此改进遗传算法;基于改进遗传算法确定BP神经网络的初始权值与阈值,将16个篮球教学质量评价指标权重输入到GA-BP神经网络模型中获得教学质量评价结果。实验结果表明,该模型输出篮球教学质量评价结果的误差最低、时间开销最少,是评价篮球教学质量的可靠方法。

基于物元可拓和神经网络的危化品港口危险等级评价模型

为了准确且快速地评判危化品港口危险性程度,减少港口发生风险事故的几率,提出一种可对港口危险等级快速分类的评价模型。根据物理-事理-人理(WSR)方法论构建危险等级评价体系,用物元可拓理论建立模型确定各危险等级的节域和经典域,结合指标权重计算综合关联度,得出国内10个主要危化品港口2018年和2020年的危险性等级,并将其作为数据样本,随机分为训练集和测试集进行BP神经网络训练。结果表明:各危化品港口危险等级的评价结果与实际情况相符,神经网络快速评价模型的输出结果与实际危险等级基本一致。可使用该模型对危化品港口的危险等级进行快速评价,避免人为因素带来的随机误差。

基于BP神经网络的供应商质量评价算法

文章参考相关研究成果,构建了SCM环境下供应商质量评价指标体系,在此基础上,利用BP神经网络对供应商质量空间进行实证研究,评价结果跟实际结论完全相符。

基于BP神经网络实现小批量物料生产安排

本文以2022年全国大学生数学建模竞赛E题为背景,利用已有历史数据,研究小批量物料生产计划。首先利用模糊综合评价选定数据集,然后结合BP神经网络模型对选定数据集进行预测分析,最后建立生产计划模型实现生产计划合理安排。模型结果表明,预测数据与真实数据的平均绝对误差、均方误差、总方差结果均在合理范围内,且满足平均服务水平大于85%的要求。