基于PCA-LVQ神经网络的教学质量评价模型研究

为了进一步提高教学质量评价准确率,提出一种基于主成分分析(PCA)和学习矢量量化神经网络(LVQ)相结合的教学质量评价模型.使用层次分析法(AHP)建立教学质量评价体系,再用主成分分析提取初始评价指标体系的特征信息,将经过降维处理后的特征信息输入到LVQ神经网络,并对网络模型进行训练和泛化能力测试.实验结果表明,与单一的LVQ和BP神经网络相比,PCA-LVQ网络模型的结构更为简化,学习能力更强,收敛速度更快,评价准确率更高且泛化能力强.     

基于层次分析与BP神经网络的电梯安全评价模型

为高效评价在用电梯运行状态的安全性,提出基于层次分析法和BP神经网络的电梯安全评价模型。通过层次分析法建立电梯系统安全评价指标体系,采用BP神经网络构建电梯系统安全评价模型;通过改进粒子群算法和改进BP算法分别优化、训练BP神经网络;最后进行仿真验证。仿真结果表明,经过改进粒子群算法优化的BP神经网络模型训练速度最快,训练时间比BP算法快8.45 s,比粒子群算法快5.17 s;评价准确度最高,达92.3%,分别比BP算法和粒子群算法提到了11.7%、6.8%;而训练误差最小,仅为0.020 6。     

BP神经网络在教学质量评价中的应用观察

人工神经网络是一种新技术,具有非线性处理、适应学习能力强等优势,BP神经网络是人工神经网络中的一种,具有极强的非线性处理能力.本文就人工神经网络和BP神经网络的相关概念进行分析,研究基于BP神经网络的教学质量评价体系,并对BP神经网络在教学质量评价中的应用进行探讨,以便建立完善的质量评价体系,促进教学质量的提高,推动高职院校的发展.     

基于粒子群优化的神经网络在教学质量评价中的应用

文章提出了一种将粒子群优化(PSO)算法训练的神经网络用于高校教师教学质量综合评价的方法。该方法使用由PSO训练的BP模型来拟合影响教师教学质量评价的众多指标与评价结果之间的复杂关系。与BP算法比较,该方法在提高误差精度的同时可以加快训练收敛的速度,其泛化性能也比较好。     

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。     

BP神经网络在高职实践教学质量评价中的应用

针对高职教育的实践教学特点,讨论了高职院校实践教学质量评价指标,利用BP神经网络的自适应和自学习功能、提出一种基于BP神经网络的高职实践教学质量评价模型,并应用此模型对若干教师的实践教学质量进行了评价。利用该模型进行实践教学质量评价科学、合理、易于操作,克服了传统评价方法的主观性过强、评价过程复杂等缺点。     

基于PCANN的BP神经网络话者识别系统

本文利用主分量神经网络分析法(PCANN)和反向传播神经网络,提出了一种具有较强自适应性和较高识别率的说话人识别方法.在此算法过程中,主分量分析法主要是对语音信号的原始特征作分析以得到更好的特征参数;BP神经网络则是作为一个分类器对说话人进行分类.文章将主分量分析与BP神经网络相结合,提高了识别的正确率,增强了系统抗噪声能力,减少了训练时间和计算量,同时简化了网络结构.     

基于多元统计—神经网络的教学质量评估模型

给出了基于多元统计—BP神经网络的教学质量评估模型,先采用相关分析、主成分分析对其影响因子作评价和预处理分析,然后以BP神经网络模型作预测,并在Matlab中实现.结果表明,基于多元统计—BP神经网络的教学质量评估模型,既克服了在评估过程中的主观因素,又得到了满意的评估结果,具有广泛的适用性.     

关于肾炎诊断的统计方法研究

是否患有肾炎与就诊者体内微量元素的含量有关,科学的判定方法可以及时对就诊者的身体情况给予正确的判定.根据就诊者体内Zn,Cu,Fe,Ca,Mg,K,Na 7种微量元素含量的数据分析,分别用Logistic回归分析法、费歇尔(Fisher)判定法和BP神经网络3种方法建立判定模型,并对3种判定方法的正确率进行了评价比较.结果表明3种方法均能正确判定就诊者是否患病,且以BP神经网络的正确率为最高,效果最好.     

生产作业计划专家知识的神经网络描述方法

研究了采用 BP神经网络描述生产作业计划决策知识和评价知识的原理和方法 ,针对决策知识 ,研究了 6种情形下规则的神经网络描述方法 ,在评价知识的描述中 ,采用层次分析法获取神经网络的训练样本 .     

《财政学》教学方法创新研究

良好的教学质量是教学目标得以实现的核心保障,而教学方法的创新是教学质量得以提升和改进的优质选择。针对《财政学》课程理论化与应用性高度结合的特点,探寻教学方法创新的需求,从政策制度的不协调、教师创新动力不足以及学生积极性不高三个方面,透析教学方法创新的惰性来源,从而探索出以改变单位学习主体模式和丰富教学方法形式为主体的《财政学》教学方法创新路径,并进一步研究设计出"总成绩=个人成绩+小组成绩"的成绩评定方式,使辅助教学方法创新的有效实现。     

基于ASP．NET的教师教学质量评测系统的设计与实现

教学质量是当前高校特别关注的问题,学生对教师的教学质量评测是提高教学质量的一个重要手段。由于当前高校规模不断扩大,学生和教师人数不断增多,靠以前发放机读卡的形式进行教学质量评测已经不能满足当前高校需求。本文对实现具有高效率的教学质量评测平台进行了研究与探讨,并设计实现了一个基于网络的教学质量评测系统。本系统采用B/S模式和标准的三层结构:数据层,功能层,用户层。通过此系统,有助于提高高校教学质量评测的效率和公正。     

基于多元联系数集对分析模型的高校实验教学质量评价

文章根据实验课教学的特点,分析、确定了实验课程的课堂教学质量评价指标体系,建立了一种基于多元联系数集对分析的综合评价新模型.并通过实例研究了评价效果,评价结果合理可靠.为高校实验教学质量综合评价提供了一种新的方法和思路.     

我国高等院校实践教学质量评估体系构建

构建高等院校实践教学质量评估体系是我国极其重要而又紧迫的现实课题。对于实践教学质量评估而言,理清评估目标、评估标准以及评估方法三个关键性环节,有助于把握整个评估系统的脉络。评估目标的制定要参考企业、政府等利益主体的需求等因素,评估标准体系的形成应以国内或国际工程专业认证体系作为前提和参考依据,评估方法要多样化,充分发挥师生的主体能动性,并与教学进程相结合,形成一个良性的反馈系统,最终构建一套实践教学质量评估生态系统。     

工学结合背景下高职院校教学质量社会评价平台研究和建设

在高职院校越来越深入地开展工学结合人才培养模式改革的背景下,教学质量评价必须适应评价主体多元化和社会化的需要,以保证高职院校教学质量的不断改进和提高,该文在原有教学质量保障控制体系基础上,改进评价手段和方式、增加社会评价主体,拓宽评价渠道,完善学院基于工学结合背景的教学质量保障与监控体系,通过教学质量社会评价平台的研究和建设、建立基于web的教学质量社会评价平台,实现了教学质量社会评价功能,对改进高职院校教学质量进行了有益的探索和尝试。     

基于灰色关联分析法的教学评价系统的设计

针对目前我国教学质量评价常用方法所存在的问题，给出基于灰色关联分析法的网上教学评价系统的设计方案．分析灰色关联分析法的原理与步骤，给出系统的整体构架与功能组成，采用SQLServer2000建立评估系统数据库，并详细介绍评价系统流程．     

基于模糊聚类的决策树算法在教学质量评价中的应用

以目前的高等学校教育为平台,就如何将数据挖掘技术与教学质量评价相结合的问题进行了研究.通过教学质量评价指标体系的有效挖掘,运用模糊聚类的决策树技术来解决目前教学质量评价中的不合理性,提出基于模糊聚类的决策树法的教学质量评价方法,使教学质量评价公平、公正、合理、高效.     

基于难度系数的听课评价体系研究

教学质量是高校的生命线,如何提高教学质量一直是高校不断探索的课程.听课、评课是提高教学质量的一种途径,但不同的评课方式对讲课者的影响是不同的,积极客观、公平的评价将会对教学起到促进的作用.在评课体系中,课程内容的难度不应该被忽视.文章以《数学分析（I）》为例,论述了以课程内容中的定义、概念、定理证明、例题等为标准而建立的基于难度系数的评价系统,旨在促使评课更加积极客观,借以促进教学水平、教学技巧的提高.     

贝叶斯分类技术在高校教师教学质量评价中的应用

高校进行教师教学质量评价是提高教师教学质量,确保教育品质的重要手段。然而目前很多高校对教师教学质量的评价主要是给出一个结论,而对影响教师教学质量的主要因素并没有进行分析。根据高校教师教学质量评价中存在的不足和问题,将贝叶斯分类技术应用于高校教师教学质量评价体系中。讨论了贝叶斯分类的定义和方法,介绍了朴素贝叶斯分类器,并给出具体的数据分类实例,利用过去已有的教学质量评价的经验数据进行实验。实验结果表明贝叶斯分类具有较好的分类性能和较高的分类精度,贝叶分类技术用于教师教学质量评价完全可行。通过贝叶斯分类对教师教学质量进行合理评价,克服人为因素对评价结果的直接影响,为以后的教学质量评价提供合理科学的技术支持。     

基于模糊动态聚类分析的教学质量评估方法研究

教师是教育过程中的重要元素，教师的教学质量非常关键．如何才能正确有效地对教师教学质量作出评估呢?提出了非常新颖的评价方法——建立评价的模糊聚类模型．根据动态聚类的基本原理，利用模糊关系对被试教师进行分类，构造了教学质量评估指标．根据模糊相似矩阵，计算出相对贴近度，以贴近度大小来判定教学质量的好坏．实例证明，该方法是有效的，并得出了有益的结果，可供学校教学管理参考．