常青
摘 要近年來隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已被廣泛應(yīng)用于學(xué)生數(shù)學(xué)能力的評價。本文將介紹基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生數(shù)學(xué)能力評價模型。
【關(guān)鍵詞】BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)學(xué)能力評價 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生數(shù)學(xué)能力評價模型設(shè)計,將隱含層的傳遞函數(shù)設(shè)置為tansing,輸出層函數(shù)設(shè)置為purline,樣本的選擇需具有代表性、隨機性,這樣才能夠在歸一預(yù)化處理后,對學(xué)生的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)能力進(jìn)行評價,幫助教師提高教學(xué)質(zhì)量評價。
1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也稱為反向傳播網(wǎng)絡(luò),包括輸出層,隱含層,輸入層三部分,同時BP的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性的特點,能夠解決沒有規(guī)則,多約束條件或數(shù)據(jù)不完全等問題,適合處理復(fù)雜的分類及模式識別等問題。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一個或一個以上的信息隱含層,能夠?qū)⑾噜彽膬蓪油耆B接起來。
要建立學(xué)生數(shù)學(xué)能力評價的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,就需要建立具有代表性的數(shù)據(jù)庫,以便于進(jìn)行評價。就數(shù)據(jù)庫的建立而言,為了提高評價的準(zhǔn)確性及標(biāo)準(zhǔn)性,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要建立完善的選取設(shè)置體系,在輸入層與輸出層的設(shè)計應(yīng)多樣化,才能夠保證測試評價的效果。對于普通學(xué)校來說,樣本的選取量應(yīng)該不低于200人。
對于隱含層神經(jīng)元的點數(shù),計算時應(yīng)根據(jù)樣本的選取量進(jìn)行調(diào)整,基本的模型設(shè)計流程是從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建開始到BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,以及最后的BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測,其中最重要的是BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,本文采取的是trainlm算法,從而建立其BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
2 學(xué)生數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)能力評價
對學(xué)生進(jìn)行數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)能力評價是為了對學(xué)生的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)能力進(jìn)行測試,幫助教師掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,以便于調(diào)整教學(xué)方法以及教學(xué)進(jìn)度,讓學(xué)生能夠提高學(xué)習(xí)能力。評價的內(nèi)容是學(xué)習(xí)思路,學(xué)習(xí)方法,學(xué)習(xí)過程及學(xué)習(xí)效果。要對這四點進(jìn)行評價,首先就要確定各內(nèi)容的評價標(biāo)準(zhǔn)及方式。以往的評價方式是通過測試及課堂問答,通過學(xué)生的測驗成績及回答進(jìn)行分析,從而判斷學(xué)生所處的學(xué)習(xí)狀態(tài),教學(xué)方法以教學(xué)進(jìn)度安排的合理程度。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評價的化,就要將各個標(biāo)準(zhǔn)程序化,將原先教師的主觀評價變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)的程序化運行,根據(jù)運行的結(jié)果對學(xué)生的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)能力進(jìn)行判斷,這就是利用BP網(wǎng)絡(luò)對學(xué)生數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)能力評價的理論,實際上要進(jìn)行實踐并不簡單,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價的構(gòu)建是難題的關(guān)鍵點。
3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生數(shù)學(xué)能力評價模型
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型的建立是由三部分組成的,最關(guān)鍵的就是構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。建立評價模型首先要做的就是對各項能力的得分率進(jìn)行分析,設(shè)定個性能力的得分標(biāo)準(zhǔn),并對其進(jìn)行深入分析最后進(jìn)行程序化設(shè)置。對于數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)能力的劃分方法有很多,不同的年級所劃分的方法盡不相同,每一個方法都有其側(cè)重點,這需要根據(jù)輸入的相關(guān)變量進(jìn)行改正,與實際情況進(jìn)行整合得出準(zhǔn)確結(jié)論。就拿某市中考數(shù)學(xué)試題來說吧,其主要是測查學(xué)生的學(xué)習(xí)思路,學(xué)習(xí)方法,學(xué)習(xí)過程及學(xué)習(xí)效果這四項能力。對學(xué)生的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)能力進(jìn)行測試,就要把學(xué)生對這四個能力評價的相關(guān)試題得分作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,并且要將輸入數(shù)值進(jìn)行數(shù)量級差異設(shè)定,從而將每種能力試題的得分做歸一化處理。利用二進(jìn)制,使輸入數(shù)據(jù)在[0,1]之間。在這之前要有準(zhǔn)確的評分標(biāo)準(zhǔn),才能夠得出相關(guān)結(jié)論。這就需要專家對試卷上各項能力試題的得分進(jìn)行排表,便于BP網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)設(shè)置,但在這之前需要專家對學(xué)生樣本進(jìn)行判斷。一般樣本的選擇在200人為合適,所以選擇的學(xué)生人數(shù)為200人。專家對這200人的試卷進(jìn)行閱覽從而判斷出每個人每項能力的情況,看那一項是最為薄弱的,然后對所有學(xué)生的情況進(jìn)行整合處理。將其中100人的成績作為判定結(jié)果,最為薄弱的能力作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期望輸出參考,再利用二進(jìn)制的數(shù)字進(jìn)行結(jié)果表達(dá)。例如輸出為0時則表示學(xué)生該項能力差,這就能夠為BP網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成提供最基本的運行數(shù)據(jù),為BP網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建提供基礎(chǔ)。此外的100人,將他們的得分情況作為好的檢驗樣本進(jìn)行輸入,然后進(jìn)行檢驗,若是期望輸出與專家評價結(jié)果基本符合,則表示該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可進(jìn)行有效運用,對學(xué)生數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)能力進(jìn)行評價,反之則需改進(jìn)。
此外,BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的設(shè)置也需要額外注意梯度的預(yù)設(shè),其算法需要根據(jù)實際情況及時進(jìn)行調(diào)整。各地學(xué)生數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)狀態(tài)各不相同,不能夠固定選擇某算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的驗證需全面,不能以一次數(shù)據(jù)的符合情況作為驗證標(biāo)準(zhǔn),應(yīng)該多次輸入,對相應(yīng)的輸出結(jié)果進(jìn)行判斷。
4 結(jié)語
將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與學(xué)生的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)能力評價,能夠較好地調(diào)整主觀評價因素帶來的影響,其結(jié)果更具有有效性,合理性及科學(xué)性。為了保障是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建的合理性,驗證是必不可少的。由于實際情況的多樣復(fù)雜性,其數(shù)據(jù)庫樣本需要較為全面,為了保證應(yīng)用結(jié)果的有效性,應(yīng)該不斷對模型進(jìn)行改善。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及計算機技術(shù)的飛速發(fā)展,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在學(xué)生學(xué)習(xí)能力評價方面的發(fā)展?jié)摿κ蔷薮蟮摹?/p>
參考文獻(xiàn)
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作者單位
延安大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院 陜西省延安市 716000