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.

计算机网络安全综合评价的神经网络模型

灰色评价法、模糊综合评价等需确定隶属函数、各指标权重,明显受人为因素的影响。尝试应用神经网络技术进行网络安全的综合评价,并通过在单指标评价标准范围内随机取值方法,生成建立神经网络模型所需的训练样本、检验样本和测试样本,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。16个实例研究表明:提出的样本生成方法、建模过程是可靠的,并能有效地避免出现"过训练"和"过拟合"现象,建立的BP模型具有较好的泛化能力,不受人为因素的影响,各评价指标与网络安全等级之间存在明显的非线性关系,网络安全策略对网络安全的影响最大。

基于BP神经网络的土壤养分综合评价模型

以土壤养分指标体系作为神经网络的输入,以土壤养分等级评分作为输出,基于BP神经网络,建立了具有5个隐含层节点、3层网络的土壤养分综合评价模型;以土壤养分指标的各级评价标准作为模型的训练样本和检验样本,利用Matlab软件对BP神经网络进行训练和检验,并对安塞县土壤养分进行综合评价。结果表明BP神经网络对检验样本的模拟输出和期望输出是一致的;对安塞县土壤养分综合评价结果与模糊模式识别、主成分分析结果也是完全一致的。

节水灌溉工程模糊神经网络综合评价模型研究

以模糊理论与神经网络相结合 ,提出了节水农业灌溉工程模糊神经网络综合评价方法 ,该方法网络识别率超过传统的方法 ,克服了模糊系统中的精度问题 ,其效果又比仅使用人工神经网络系统理论系统的优越。结合河南某节水农业试范区 ,进行了节水灌溉工程模糊神经网络综合评价分析 ,评判结果合理、方法简便实用。

基于神经网络简单集成的湖库富营养化综合评价模型

根据中国水利部推荐的地表水富营养化控制标准,以叶绿素a、总磷、总氮、化学需氧量和透明度为评价指标,采用线性插值方法生成均匀分布的训练样本,建立了用于湖泊、水库富营养化综合评价的神经网络简单集成模型,其个体网络采用反向传播网络。通过递增法分别确定个体网络隐含层节点数为3,集成规模为40。所有个体网络均采用弹性反传训练算法和带动量的梯度下降学习算法。将该模型应用于巢湖富营养化综合评价,结果表明该模型有效消除了单个反向传播神经网络对初始网络权重的敏感性,泛化能力得到显著的提高。该模型的评价结果与综合营养状态指数法差异极显著,而与插值评分法差异不显著;但相关性较高,相关系数分别为0.9406和0.8891。通过对比分析,表明该模型较好地归纳了评价标准中的潜在评价规则,评价结果客观、可靠。

基于改进BP神经网络模型的电力工业可持续发展综合评价研究

利用附加动量法和自适应学习速率,对传统的BP神经网络算法进行了改进,建立了基于改进BP神经网络的多指标综合评价模型,并将其应用到北京市电力工业可持续发展综合评价研究中去。改进后的神经网络评价模型,大大减少了学习次数,有效防止了网络陷入局部极小值;摆脱了评价过程中人为因素及模糊随机性的影响,同时能保证评价结果的准确性,是一种智能的评价方法。实例运算得出令人满意的评价结果,证明了这种方法的有效性。

基于隶属度-遗传神经网络模型的水质综合评价

针对水质综合评价问题,提出了基于隶属度-遗传神经网络的水质综合评价模型.水质综合评价模型对反向传播神经网络初始权值和阈值用遗传算法优化,并将隶属度的概念引入遗传神经网络,以便确定水质污染影响因子和水质等级.以苏帕河梯级电站水质监测数据为例,对该模型进行了测试,并与其他方法进行了比较.结果表明,该方法提高了运算精度,减小了全局误差,均方误差降低至6.337 14×10-5,用于水质综合评价合理、准确,有其独特的优越性.

构建人工神经网络体质综合评价模型

背景:诸多学者都认同不同的体质指标对体质综合评价作用不同,却一直没有有效方法建立体质综合评价模型。目的:采用人工神经网络技术建立体质综合评价模型。方法:以上海市某高校教职工为研究对象,以人工神经网络技术,建立的不同年龄、不同性别的二级指标、三级指标体质综合评价模型。结果与结论:实验所建立的二级指标、三级指标体质综合评价模型的拟合度分别>93%和>94%,权重计算结果可信。在此模型中,反映身体素质的指标所占的权重系数总体最高,其次为反映身体形态的指标,而反映身体功能的指标较低。说明实验采用人工神经网络技术成功建立体质综合评价模型。

基于BP和RBF神经网络模型的草坪质量综合评价

依据现有的草坪质量评价指标体系,于2010年调查了20个草地早熟禾品种成坪后的11项指标,包括草坪的密度、质地、颜色、均一性、绿期、抗病性、盖度、耐践踏性、成坪速度、草坪强度以及生物量。然后,运用神经网络原理及Matlab神经网络工具箱,以其中的15个草地早熟禾品种成坪后的11项指标的实地调查值作为网络输入,以专家打分作为网络输出,通过不断调整网络训练参数,使网络性能达到最优,构建了草坪质量综合评价的BP和RBF神经网络模型,并给出了BP和RBF神经网络模型的分析方法及其Matlab实现步骤。利用训练好了的网络模型,对其余的5个草地早熟禾品种的综合质量评价得分进行网络预测,结果表明,RBF神经网络的预测误差均小于2%,而BP神经网络的预测误差均大于5%,因此,基于RBF神经网络模型的草坪质量评价结果比BP神经网络更准确,可以用于草坪质量综合评价。与常规的加权法、层次分析法或模糊综合评判法评价草坪质量相比,基于RBF神经网络模型的草坪质量综合评价,在一定程度上减少了评价中主观因素的影响,简化了计算步骤,为草坪质量综合评价提供了一种全新的思路。

基于人工神经网络的人体体质综合评价模型的建立

人体体质各测试指标与人体综合体质之间存在着复杂的非线性关系 ,为了客观准确的评价人体体质的综合水平 ,选取体质各测试指标作为输入 ,基于体质研究专家经验的体质综合评价结果为期望输出 ,引入人工神经网络BP网络模型建立了体质综合评价模型。实际应用结果表明 ,所建立的体质综合评价模型拟合精度高 ,评价效果好 ,能较真实地反映人体体质的综合水平。

基于模糊神经网络模型的配送中心选址综合评价

物流配送中心的选址在整个物流系统规划中占有十分重要的地位。建立了配送中心选址的模糊神经网络模型,并以专家评价值作为期望的输出,对网络进行训练,对多个配送中心选址方案进行评价,结果与实际吻合。

基于BP神经网络方法的矿业城市可持续发展综合评价模型

正确合理的评价矿业城市可持续发展,对决策部门制定可持续发展方案提供依据具有重要的意义。本文采用层次分析法从经济环境、资源、社会发展4个方面,构建了评价矿业城市可持续发展水平的评价指标体系;通过分析比较目前可持续发展程度的各种评价方法,在充分考虑各种评价方法的特点和矿业城市的特点的基础上,提出了基于神经网络的综合评判方法,并据此建立了三层B-P神经网络评价模型。最后,通过实例证明,指标的选取和神经网络评价模型都比较合理。

基于遗传神经网络模型的水质综合评价

建立了用于水质综合评价的遗传神经网络模型。该模型运用遗传算法优化改进型BP神经网络的初始权值和阈值,具有快速学习网络权重和全局搜索的能力,有效解决了BP神经网络容易陷入局部极小点和训练结果不稳定的问题。采用苏帕河梯级电站的水质监测数据对该模型进行了测试,并与其他方法进行了比较。结果表明,该方法用于水质综合评价客观、合理、准确,有其独特的优越性。

基于改进BP神经网络模型的苏帕河流域梯级电站水质综合评价

引入人工神经网络(ANN)理论,提出了水环境质量综合评价的改进BP神经网络模型,并编制了相应的程序。将模型运用于苏帕河流域梯级电站水质综合评价中,结果表明改进的BP神经网络模型通过变步长法和加入动量项的方法不仅可以减少训练的次数,避免网络训练陷入平坦区,还可以提高网络的精度,减小全局误差。与传统评价方法相比,本模型全面考虑多种因素,评价结果更为客观、合理;相应所开发的评价系统适应性强,通用性好,简单易用,具有优越性。

基于神经网络的机械运动方案多级模糊综合评价模型

为了更加有效地对机械运动方案实施定量评价,利用神经网络具有的非线性映射特征,提出了一种神经网络评价方法,建立了一种多层次多目标的方案评价模型.该方法将神经网络与模糊数学相结合,首先利用方案评价样本对根据评价指标体系构建的神经网络进行训练,使得评价模型可以较好地反映评价属性值和评价结论间的关系以及各评价指标的权重,然后,将备选方案的各项指标值模糊量化,输入该模型,即可获得评价结果,从而可有效地利用专家经验代替评价群体对运动方案进行评价,简化了评价过程.讨论了基于神经网络运动方案评价的一些关键问题,并通过一个实例验证该模型是合理可行的,从而为解决运动方案评价提供了一种新的思路.

可变模糊优选神经网络综合评价模型

针对多指标评价问题中区间形式评价标准的处理方式和指标权重的确定方法直接影响评价的科学性及合理性,首次将可变模糊集理论和模糊优选神经网络有机结合,提出了一种新的评价模型———基于可变模糊集理论和模糊优选神经网络的综合评价模型,并应用模型对黄河流域9个行政分区的水资源可再生能力进行了综合评价。评价结果表明,黄河流域水资源可再生能力总体上较弱;新的评价模型是科学、合理的。

基于BP神经网络的企业人员素质综合评价模型研究

人员素质的各项测试指标与人员综合素质之间存在着复杂的非线性关系,为了客观准确的评价企业人员素质的综合水平,文章在分析企业人员综合素质的结构的基础上,引入BP人工神经网络模型建立了企业人员素质综合评价模型。结果表明,所建立的素质综合评价模型能较真实地反映出人员的综合素质水平,具有较好的泛化能力。

大学生综合素质评价的神经网络模型

文章在建立大学生综合素质评价指标体系的基础上 ,提出一个用于进行大学生综合素质评价的神经网络模型 ,并对模型的结构 ,训练方法等方面进行了阐述 .

基于小波神经网络的信息系统综合评价模型

针对信息系统的特点和小波基具有很强的自适应性和函数变化能力,提出了一种基于小波神经网络的信息系统综合评价模型,并在最小均方能量准则下,采用相应的共轭梯度学习算法求解小波函数的尺度和时延参数,以及小波网络的权值。仿真实验表明该算法用于信息系统综合评价的有效性与准确性,为信息系统的评价研究提供一条新的途径。

基于主成分分析和BP神经网络的综合安全评价模型

提出了基于主成分分析法和BP神经网络的综合安全评价模型。利用主成分分析法的数据降维功能对评价指标进行特征提取,选用合适的主成分作为神经网络的输入,构建网络拓扑结构。在建立多层次道路危险货物运输企业安全评价指标体系的基础上,采用MAT-LAB对企业安全现状进行实证仿真分析。结果表明,基于主成分分析法和BP神经网络的综合安全评价模型的评价结果优于其他评价模型。研究表明,本文得到的综合模型能够更加客观、准确地反映评价对象的实际情况。