基于BP神经网络的职业教育课业考评研究

发布时间：2021-07-18 13:13

　　自“十一五”规划纲要实行至今,职业教育的改革一直都是我国教育事业关注的热点话题。在中央以及各地方政府的殷切关怀与积极推进下,我国职业教育教学形式不断创新,教学体系日益完善,招生规模已经与普通高中教育招生规模相当。课业考评作为我国职业院校评价学生课程学业所获发展的重要环节,具有检验成果、诊断问题、反馈信息等功能,对引导学生发展进步和改善教师教学疑难具有极为重要的意义及作用。如何构建一套科学合理的课业考评指标体系,使职业院校课业考评成绩标准化、合理化、统一化,是如今职业教育课业考评改革一直需要思考的问题。对职业教育的课业成绩进行考评,需要考虑可能影响成绩的众多因素。由于影响课业考评的因素或因素之间影响程度各不相同,最终的考评成绩很难用适当的解析式对其进行表达。BP神经网络作为目前使用很普遍的一种网络模型,非线性映射能力极强,能够以各种不同精度逼近任意连续函数,同时还具备自适应、自学习和自组织等能力,对求解内部机制复杂的问题有很好的效果,可为职业学校课业考评的成绩评定提供新的技术支持。本文通过对职业院校的调查分析以及对相关文献的借鉴,总结归纳影响职业院校课业考评的相关因素,设计合理的评价指标... 

【文章来源】：天津职业技术师范大学天津市

【文章页数】：55 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

生物神经元细胞图

系统虽不及人类发达，但也都表现出不不是天生的，而是通过其后天的成长学生改变，从而完成思考、行为等活动。 2-1 所示，其中 P 为细胞体，D 为树突，号后，经轴突向突触方向传递给下一个播是不被允许的[36]。图 2-1 生物神经元细胞图方向传播的特点，神经网络可被看成是的，信号仅会沿箭头方向流动[37]。

[ ]Tnωωωωω 123= ,,值， f 为神经元元的激活函数。则神经元输出向量 Y ()1 =+NjjjY Xω θ分类可塑性极强，网络结构与激活函数的任意结合，可以基于组成结构的差别，可将网络分为前向网络和反馈络分为有导师学习网络与无导师学习网络[40]。经元间为分层排列，每个神经元仅和上一层神经元连向输出层，按层次顺序传播。每一层神经元只会接收的层对之前的层不会带来信号反馈[41]。我们所熟知络中的一种。前向网络结构如图 2-3 所示。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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[6]基于主成分分析-BP神经网络法的松花江哈尔滨段水质评价研究[D]. 张莹.哈尔滨师范大学 2015
[7]基于影响线的中小桥梁荷载识别技术研究[D]. 何一.东南大学 2015
[8]嵌入式大气数据系统神经网络技术及应用研究[D]. 许潘.南京航空航天大学 2014
[9]高等教育质量评价方法比较与创新研究[D]. 赵娟.山西财经大学 2014
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本文编号：3289643