工科研究生个性化培养模式数学模型的构建及分析

发布时间：2024-04-13 05:44

　　针对研究生创新人才培养上的个性发展空间不足以及个性创新措施方法缺乏等问题,文章构建了基于BP神经网络的个性化培养模式与创新能力关系的数学模型,分析了个性化培养指标对研究生创新能力的影响。应用BP神经网络算法进行仿真得出误差曲线,并与人工调查的研究生创新能力变化结果进行比较,验证了所建个性化培养的关联因素表对创新能力影响的有效性。最后,以五邑大学工科研究生培养为例,介绍了研究生个性化培养过程中的一些探索和实践所取得的阶段性成效。

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

图1BP神经网络结构图

1.数学模型的确定。由Kolmogrov理论可知，任意给定连续函数φ：X→Y,X∈R,Y∈（0,1），可用三层神经网络精确实现。基于BP神经网络的个性化培养模式系统结构图如图1所示。输入层节点的多少与表1中的次要因素个数相对应，BP网络的学习样本采用次要因素标准化的指标值。选取个....

图2测试样本的仿真误差曲线

2.仿真对比分析。根据以上结果，利用Matlab仿真工具，建立对应神经网络模型，抽取我院研究生10组实际样本进行仿真分析，得到测试样本的仿真误差曲线如图2所示；同时用仿真数据和人工调查数据相比较得到如表2的结论。对比表2和图2的创新能力情况数据可以看出，Matlab仿真结果与人工....

本文编号：3952569