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    人工神經(jīng)網(wǎng)絡在課堂教學質(zhì)量評價體系中的應用

    2012-10-27 02:11:12張保文沈榮
    中國科技信息 2012年8期
    關鍵詞:人工神經(jīng)網(wǎng)絡結點神經(jīng)元

    張保文 沈榮

    寧夏大學數(shù)學系,寧夏 銀川 750021

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡在課堂教學質(zhì)量評價體系中的應用

    張保文 沈榮

    寧夏大學數(shù)學系,寧夏 銀川 750021

    利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法建立高等學校教師課堂教學質(zhì)量評價模型,并在Matlab系統(tǒng)內(nèi)得以實現(xiàn)。實驗表明,人工神經(jīng)網(wǎng)絡用于教師課堂教學質(zhì)量評價中完全可行。

    BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡;Matlab;評價

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡已被用于航空、國防、交通等多種領域 。作為一種強有力的解決工程問題的非經(jīng)典數(shù)學方法,人工神經(jīng)網(wǎng)絡在教師課堂教學質(zhì)量評價中也得到了廣泛的應用 。

    1 課堂教學質(zhì)量評價指標體系的確立

    表1 任課教師詳細評價表寧夏大學數(shù)學計算機學院

    2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的課堂教學質(zhì)量評價模型

    用三層誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡模型來實現(xiàn)教師課堂教學質(zhì)量評價問題,第一層是輸入層,中間層是隱含層,第三層是輸出層。各層次的神經(jīng)元之間形成全互聯(lián)連接,各層次內(nèi)的神經(jīng)元之間沒有連接。

    2.1 輸入層結點個數(shù)的確定:在寧大高校教師本科教學課堂教學質(zhì)量評價中,有三個一級評價指標,14項二級評價指標,針對于每個項目均給出了具體的評價標準。所以這里取輸入層的結點數(shù)等于二級指標的個數(shù),即輸入層有14個結點(n=14)。

    2.2 隱含層結點個數(shù)的確定:

    (n其中為輸入結點數(shù),l為輸出結點數(shù))。

    文獻[4]中,當用三層神經(jīng)網(wǎng)絡時,其隱含層神經(jīng)元數(shù)為。在這里,綜合上面兩種文獻確定神經(jīng)元數(shù)的方法,取隱含層神經(jīng)元數(shù)為

    這樣,m為[[4,7]間的整數(shù),再取最大值,所以隱含層節(jié)點數(shù)m=7。

    2.3 輸出層結點數(shù)的確定:對于每個學校的最終評價結果,只能為優(yōu)秀、良好、合格、不合格四種結果中的某一種。所以這里取輸出層的結點數(shù)為1,即為評價結果值。整個教師課堂教學質(zhì)量神經(jīng)網(wǎng)絡模型的結構如圖1所示。

    圖1 教師課堂教學質(zhì)量神經(jīng)網(wǎng)絡評價模型

    3 教師課堂教學質(zhì)量評價在神經(jīng)網(wǎng)絡模型中的實現(xiàn)

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡評價在MATLAB中的代碼如下:

    hold off; %訓練后圖形與誤差曲線如圖2:

    圖2

    圖3

    采用高性能的數(shù)值計算可視化軟件MATLAB,運用其神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱學習訓練網(wǎng)絡[5],其中輸入層神經(jīng)元14個,輸出層神經(jīng)元1個,隱含層7個,允許誤差為0.001經(jīng)過44254次訓練,總誤差函數(shù)精度達到0.000999986<0.001,即10-3次數(shù)量級,說明精度較高。選取20個樣本數(shù)據(jù)及14個測試數(shù)據(jù),最后得到神經(jīng)網(wǎng)絡評價模型,效果理想,如圖3所示。

    表2 測試樣本結果

    從表2中可以看出,結果與實際情況相符,誤差較小,說明構建的神經(jīng)網(wǎng)絡模型效果較好。

    因此,輸入學校的各項指標的評價值,根據(jù)上面構造的神經(jīng)網(wǎng)絡模型,計算出的值即為評價結果值。最終評價結果根據(jù)就近度原則來確定屬于哪個檔次。例如神經(jīng)網(wǎng)絡的實際輸出值為0.781412,在四個結果值0.1,0.4, 0.7, 1中,離0.7最近,則認為評價結果為“良好”。

    4 結論

    本文采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并用Matlab仿真系統(tǒng)實現(xiàn)了該模型的運作過程,較好地保證了評價的客觀性。

    [1] MartinT.Hagan,Howard V.Demuth,MarkH.Beale.神經(jīng)網(wǎng)絡設計.北京:機械工業(yè)出版社,2002:197~255.

    [2] Chunling Fan,Zhihua Jin,Jin Zhang,Weifeng Tian.Application of multisensor data fusion based on RBF neural networks for fault diagnosis of SAMS. Control,Automation,Robotics and Vision,2002. ICARCV 2002.7 International Conference on 2~5 Dec.2002,1557~1562.

    [3] Daqi Gan,The optimal number of hide nodes in multilayed feedforward neural network,IEEE,SMC CECA,France,july,1996.

    [4] 張立明.人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型及其應用.復旦大學出版社,1993.

    [5] 葛哲學.神經(jīng)網(wǎng)絡理論與MATLAB2007實現(xiàn).電子工業(yè)出版社,2007.

    10.3969/j.issn.1001-8972.2012.08.145

    編號:NDZR09-7,NDZR10—72

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