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东森游戏平台:基于BP神经网络的学生数学能力评价模型设计

发布时间: 2019-10-17 10:11 作者:刘淑娜 来源:宣传部 字号:

基于BP神经网络,设计了学生的数学能东森游戏平台:力评价模型。隐藏层的传递函数设置为tansing,输出层函数设置为纯,并且样本的选择需要具有代表性和随机性,以便可以执行归一化预处理。之后,评估学生的数学学习能力,以帮助教师提高教学质量评估。

1BP神经网络

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BP神经网络也称为反向传播网络东森娱乐平台:,包括输出层,隐藏层和输入层。同时,BP神经网络具有非线性特征,可以解决无规则,多重约束或数据不完整等问题。适用于处理复杂的分类和模式识别问题。 BP神经网络具有一个或多个信息隐藏层,可以完全连接相邻的两个层。

为了建立一个评估学生数学能力的BP神经网络模型,需要建立一个有代表性的数据库来促进评估。在数据库建立方面,为了提高评估的准确性和标准,BP神经网络需要建立一个完整的选择和设置系统。输入层和输出层的设计应多样化,以确保测试评估的效果。对于普通学校,样本量不得少于200。

对于隐藏层神经元中的点数,应根据样本选择调整计算。基本模型设计流程从BP神经网络构建到BP网络训练,最终BP网络预测,其中最重要的是BP网络训练,本文采用trainlm算法建立BP神经网络模型。

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2学生的数学学习能力评估

学生的数学学习能力评价是测试学生的数学学习能力,帮助教师掌握学生的学习情境,以调整教学方法和教学进度,使学生提高学习能力。评估的内容是学习思想,学习方法,学习过程和学习效果。要评估这四点,首先要确定每个内容的评估标准和方法。过去,评价方法是通过测试和课堂问答分析学生的考试成绩和答案,以便判断学生的学习状态,并将教学方法安排在合理的水平。利用BP神经网络进行评估,编制各种标准,将原教师的主观评价转化为网络的程序化操作,根据操作结果判断学生的数学学习能力。数学学习能力评估理论实际上并不简单。 BP神经网络评估的构建是该问题的关键。

BP神经网络评估模型的建立由三部分组成,最重要的是构建BP神经网络。建立评估模型的第一步是分析每种能力的评分率,设定个人能力的评分标准,并进行深入分析和最终的项目设置。划分数学学习能力的方法有很多种。不同等级的方法是不同的。每种方法都有自己的重点。这需要根据输入变量进行校正,并与实际情况相结合,以得出准确的结论。拿全市高考数学考试题,主要是考试学生的学习思路,学习方法,学习过程和学习效果。测试学生的数学学习能力,并将学生在四个测试题上的分数作为BP神经网络的输入,并将输入值设置为数量级差异,以便对每个分数进行分类。能力测试。处理。使用二进制在[0,1]之间输入数据。

在这之前有准确的评分标准,才能够得出相关结论。这就需专家对试卷上各项能力试题的得分进行排表,便于BP网络数据设置,但在这之前需专家对学生样本进行判断。一般样本的选择在200人为合适,所以选择的学生人数为200人。专家对这200人的试卷进行阅览从而判断出每个人每项能力的情况,看那一项是最为薄弱的,然后对所有学生的情况进行整合处理。将其中100人的成绩作为判定结果,最为薄弱的能力作为BP神经网络的期望输出参考,再利用二进制的数字进行结果表达。例如输出为0时则表示学生该项能力差,这就能够为BP网络的构成提供最基本的运行数据,为BP网络构建提供基础。

此外的100人,将他们的得分情况作为好的检验样本进行输入,然后进行检验,若是期望输出与专家评价结果基本符合,则表示该神经网络可进行有效运用,对学生数学学习能力进行评价,反之则需改进。

此外,BP网络训练的设置也需额外注意梯度的预设,其算法需根据实际情况及时进行调整。各地学生数学?W习状态各不相同,不能够固定选择某算法。BP神经网络的验证需全面,不能以一次数据的符合情况作为验证标准,应该多次输入,对相应的输出结果进行判断。

4结语

将BP神经网络应用与学生的数学学习能力评价,能够较好地调整主观评价因素带来的影响,其结果更具有有效性,合理性及科学性。为了保障是BP神经网络模型构建的合理性,验证是必不可少的。由于实际情况的多样复杂性,其数据库样本需较为全面,为了保证应用结果的有效性,应该不断对模型进行改善。随着人工神经网络及计算机技术的飞速发展,BP神经网络的在学生学习能力评价方面的发展潜力是巨大的。

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