作者：谭亚兰遗传算法神经网络方法课堂教学质量评估线性评估模型课堂教学评估预测误差预报效果优化网络应用训练学习参数网络模式网络结合拓扑结构输入参数收敛速度实例计算识别能力结构参数教学水平
摘要：课堂教学评估是提高教学水平,促进教学质量的有效途径.该文建立非线性评估模型,针对仅应用人工神经网络方法求解容易出现不收敛的情况,将遗传算法与BP神经网络结合应用,用遗传算法来优化网络的拓扑结构和学习参数,并筛选参与训练的评估因子,搜索出参加训练的输入参数和网络结构参数的最佳组合,从而建立具有较好预报效果的网络模式.实例计算结果表明,与未经优化的神经网络相比,具有收敛速度快,预测误差小等优点,具有较高的识别能力.
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