基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教師教學(xué)質(zhì)量評價研究
劉毅,石黎,徐嘉婧,樊文潔
(湖北經(jīng)濟學(xué)院,湖北武漢430205)
摘要:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來國內(nèi)外新興的一種方法,具有非線性的特點,可以模擬任何非線性的問題。應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對教師教學(xué)質(zhì)量評價體系進行建模,在MATLAB2012中進行訓(xùn)練,得到有效評價模型,最終實現(xiàn)接近真實水平的評價。
關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);教學(xué)質(zhì)量;模型
黨的十八大提出了全面深化高校改革,而在今年(2014年)全國300所高校也在探索轉(zhuǎn)型成為技術(shù)類大學(xué),在這種改革創(chuàng)新的教育環(huán)境下,對一個有效的,新型的教師教學(xué)質(zhì)量評價體系的需求就更加迫切了。目前大多數(shù)高校采用加權(quán)平均法,層次分析法,board評價法等等比較簡單的線性算法對教學(xué)質(zhì)量進行評價,會出現(xiàn)結(jié)果失真,評價不全面等問題。通過用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對教學(xué)質(zhì)量評價體系進行建模,然后訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型,可以得到一個有效的評價體系模型。
在教學(xué)質(zhì)量評價中,評價指標(biāo)是評價工作最終真實有效的重要因素之一。為了確保研究工作順利進行,得到理想的評價模型,采用湖北經(jīng)濟學(xué)院法商學(xué)院評價系統(tǒng)真實指標(biāo)與數(shù)據(jù)進行實驗。實驗樣本的好壞直接決定著最終的實驗結(jié)果,從評價系統(tǒng)中選取22個訓(xùn)練樣本作為實驗訓(xùn)練樣本。評價指標(biāo)如表1所示:
表1:湖北經(jīng)濟學(xué)院法商學(xué)院評價指標(biāo)體系
Traingd是標(biāo)準的BP梯度下降學(xué)習(xí)算法,按照梯度下降的方向修正各個神經(jīng)元之間的權(quán)值。算法從本質(zhì)上來說就是信號的正向傳播,誤差的反向傳播,在建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時候連接權(quán)值是隨機賦予的,通過訓(xùn)練樣本的輸入訓(xùn)練,來不斷修正權(quán)值,訓(xùn)練比較成功的網(wǎng)絡(luò)的輸出就會接近期望輸出。這里以3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲圖為例來介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法:
1.網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化,設(shè)定誤差函數(shù)e,給定計算精度值ε,最大學(xué)習(xí)次數(shù)M,學(xué)習(xí)步長η,以及權(quán)值初始值,權(quán)值初始值為[-1,1]之間的隨機數(shù)。
2.信號的正向傳播,輸入樣本數(shù)據(jù),樣本分為輸入樣本(輸入樣本為[x=x1,x2,…xk…xn],其中任一樣本為[xk=xk1,xk2,…,xkm],(k=1,2,3,…n))和期望輸出樣本(dk=Tk)。然后根據(jù)輸入樣本值計算隱含層輸出值,再根據(jù)隱含層輸出值計算輸出層輸出值。
I為隱含層神經(jīng)元個數(shù),wmi是輸入層和隱含層之間的權(quán)值,f()為激活函數(shù),在教師教學(xué)質(zhì)量評價體系模型中的f()為Tansig,wip為隱含層和輸出層的連接權(quán)值。
3.誤差的反向傳播,輸出層輸出結(jié)果Vp與期望輸出結(jié)果Tk比較,此時如果全局平方和誤差E小于預(yù)先設(shè)定的精度值ε,或者學(xué)習(xí)的次數(shù)大于最大學(xué)習(xí)次數(shù)M,此時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就會停止訓(xùn)練。如果全局平方和誤差E大于預(yù)先設(shè)定的精度值,網(wǎng)絡(luò)會把誤差反向傳播,依照誤差量逐步修改網(wǎng)絡(luò)各層的連接權(quán)值。
隱含層與輸出層之間的權(quán)值修正量的計算公式為:
輸入層和隱含層之間的權(quán)值修正量的計算公式為:
繼續(xù)重復(fù)步驟b和步驟c;如果誤差達到要求,則停止訓(xùn)練,訓(xùn)練完成。否則,重復(fù)訓(xùn)練,直到誤差達到精度要求。[1]
根據(jù)表1中的評價指標(biāo)及數(shù)據(jù),評價指標(biāo)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入項,有18個,所以輸入層神經(jīng)元定為18個,輸出層輸出結(jié)果為一個,所以個數(shù)為1個,隱含層神經(jīng)元個數(shù)到目前為止沒有確定的方法且其個數(shù)的確定非常重要,隱含層節(jié)點數(shù)如果太少,則收斂速度慢,如果隱含層個數(shù)太多,則造成拓撲結(jié)構(gòu)復(fù)雜,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間變長。在這個網(wǎng)絡(luò)模型中,根據(jù)相關(guān)公式和不斷驗證,把隱含層神經(jīng)元個數(shù)定為9。[2]
從評價系統(tǒng)中選取的22個訓(xùn)練樣本,歸一化處理后,樣本分為輸入樣本P和期望輸出樣本T。把這些樣本在MATLAB2012神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中進行模擬訓(xùn)練,得到誤差如圖1:
圖1:訓(xùn)練誤差(訓(xùn)練函數(shù)為)
模型構(gòu)建和仿真用的軟件為MATLAB2012的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱,采用的樣本有22個,軟件會隨機把樣本分為訓(xùn)練樣本,驗證樣本,和測試樣本。由圖可知:訓(xùn)練樣本(Train),驗證樣本(Validation),測試樣本(Test)的誤差均已達到要求,最好的誤差值(best)為0.0001359。
把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值與期望輸出值對照,可以判斷所構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是否理想有效。網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出的對照表如圖2:
圖2:網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出對比折線圖
圖2中兩條折線幾近重合,可以看出期望輸出值與網(wǎng)絡(luò)輸出值比較接近,期望評價值也與網(wǎng)絡(luò)評價值非常接近。說明此次建立的模型達到了預(yù)期效果。[3]
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種新興的模擬問題的方法,有著傳統(tǒng)方法無法比擬的優(yōu)點。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對教師教學(xué)質(zhì)量評價體系建立模型,在MATLAB2012中訓(xùn)練之后,得到誤差在要求范圍內(nèi)的評價模型,建立了可用于湖北經(jīng)濟學(xué)院或其他高校的理想的教師教學(xué)質(zhì)量評價模型。
(注:本文系湖北經(jīng)濟學(xué)院大學(xué)生科研項目課題“自主創(chuàng)新環(huán)境下教師教學(xué)質(zhì)量評價體系和模型研究”成果)
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