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    DE-DA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)掌握程度預(yù)測(cè)

    2020-08-14 10:11唐立李亞平王利軍
    關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    唐立 李亞平 王利軍

    摘要:提出一種先用差分進(jìn)化優(yōu)化蜻蜓(Differential Evolution Dragonfly Algorithm,DE-DA)優(yōu)化逆向傳播(Back Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,使其運(yùn)用在線上教學(xué)的知識(shí)掌握程度預(yù)測(cè)。DE-DA算法使得DA可選優(yōu)繼承,提高DA速度和精確度,再用DE-DA組合算法幫助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)找到全局優(yōu)化權(quán)值和閥值,提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂效率,解決陷入局部極小值和收斂速度慢的問題。研究結(jié)果表明,DE-DA算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,能有效提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂速度和精確度,提高了整體預(yù)測(cè)效果。

    關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);DA算法;DE算法

    中圖分類號(hào):TP301.6;TP183 ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A ?文章編號(hào):1008-4657(2020)02-0012-06

    0 引言

    隨著線上教學(xué)的廣泛推廣,人們?cè)絹碓蕉嗟年P(guān)注線上教學(xué)質(zhì)量,學(xué)生線上學(xué)習(xí)情況等問題。線上教學(xué)過程中學(xué)生對(duì)所學(xué)的知識(shí)掌握程度的測(cè)評(píng),能客觀表現(xiàn)學(xué)生線上學(xué)習(xí)的情況,也是線上教學(xué)質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)之一。

    根據(jù)Kahraman[1-2]的方法,知識(shí)的掌握程度通過五個(gè)維度來衡量,即STG:學(xué)習(xí)當(dāng)前章節(jié)知識(shí)的學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng);SCG:對(duì)當(dāng)前章節(jié)知識(shí)的重復(fù)學(xué)習(xí)次數(shù);STR:儲(chǔ)備知識(shí)的學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng),即之前章節(jié)學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng);LPR:儲(chǔ)備知識(shí)的學(xué)習(xí)在線測(cè)試成績(jī);PEG:當(dāng)前章節(jié)知識(shí)的考試成績(jī)。以上這些數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的非線性和非穩(wěn)定性,傳統(tǒng)的模型因?qū)W習(xí)效率低或者陷入局部極小值而難以預(yù)測(cè)結(jié)果[3]。文獻(xiàn)[4]通過遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值,有效地避免了陷入局部極小值,但是GA算法復(fù)雜的算法,使得尋優(yōu)耗時(shí)過長(zhǎng)。文獻(xiàn)[5]用DA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提高了權(quán)值和閾值的尋優(yōu)速度,但是在尋優(yōu)過程中,易陷入局部最小值導(dǎo)致全局搜索能力較差。

    DA算法具有良好的全局和局部尋優(yōu)性能,但是該算法在擇優(yōu)過程中無法繼承判斷,而耽誤了不少運(yùn)算時(shí)間。DE算法是一種差分進(jìn)化算法,是速度最快的進(jìn)化算法,主要用于求解實(shí)數(shù)優(yōu)化問題。針對(duì)這兩種算法特點(diǎn),本文提出一種DE-DA組合算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用DE算法對(duì)DA中的個(gè)體進(jìn)行變異、交叉、選擇操作,使DA擇優(yōu)繼承,提高了DA尋優(yōu)的速度,快速確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)的權(quán)值和閾值,最終使得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)效果大幅提高。最后將其算法應(yīng)用在線上教學(xué)的知識(shí)掌握程度預(yù)測(cè)上,通過實(shí)驗(yàn),對(duì)比驗(yàn)證該算法的有效性和性能比。

    1 DE-DA組合優(yōu)化算法研究

    1.1 DA算法

    DA算法是Mirjalili等[6]提出的一種元啟發(fā)式優(yōu)化算法,它是模仿蜻蜓群體避敵、飛行和覓食等行為,同時(shí)對(duì)蜻蜓個(gè)體在全局和局部中尋找最優(yōu)位置的算法[7]。DA算法具有較好的全局和局部搜索能力,可以幫助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全局尋優(yōu)。

    通過表1可以看出,四種模型的精確度最低的是BP模型,GA-BP、DA-BP、DE-DA-BP模型對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,提高了原來的BP模型的預(yù)測(cè)精度,從數(shù)據(jù)來看GA-BP模型與DE-DA-BP模型的預(yù)測(cè)精度較接近,但是DE-DA-BP模型的預(yù)測(cè)精度是最高的,這表明DE-DA組合優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法適合于線上教學(xué)的知識(shí)掌握程度非線性特征預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)效果優(yōu)良。

    4 結(jié)論

    本文針對(duì)線上教學(xué)知識(shí)掌握程度的非線性關(guān)系特性,提出運(yùn)用DE-DA組合優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)知識(shí)掌握程度進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)合DE和DA算法的優(yōu)勢(shì),解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的極易陷入局部極小值和收斂速度慢的問題,在全局上對(duì)權(quán)值和閥值進(jìn)行尋優(yōu),降低了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)誤差,提高精確度。把這種新算法運(yùn)用知識(shí)掌握程度預(yù)測(cè)上,從實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析得出,DE-DA組合優(yōu)化BP算法比BP、GA-BP和DA-BP算法精確度更高,收斂速度要快,能滿足知識(shí)掌握程度的預(yù)測(cè)。

    參考文獻(xiàn):

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    [責(zé)任編輯:鄭筆耕]

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