基于GRM模型的BP神经网络参数估计

发布时间：2018-06-16 18:20

  本文选题：参数估计 + GRM模型　； 参考：《心理科学》2014年06期

【摘要】：目前参数估计多采用统计方法,存在耗时长、要求被试样本容量大和项目数多等缺点。本文将BP神经网络和降维法相结合,对GRM的项目参数和考生能力参数进行估计。蒙特卡洛模拟结果显示:(1)不管是人多题少还是题多人少,该网络设计下的参数估计精度都较高;(2)可以应用到多个不同等级评分的参数估计中,甚至是超过15个等级的项目参数,估计精度也较高,这是其他参数估计方法所不可比拟的;(3)运行的时长和统计估计方法相比大大缩减。
[Abstract]:At present, most of the parameters are estimated by statistical method, which has the disadvantages of long time consuming, large sample size and large number of items. In this paper, BP neural network and dimensionality reduction method are combined to estimate the project parameters and examinee ability parameters of GRM. Monte Carlo simulation results show that the precision of parameter estimation under the design of the network is higher, regardless of the number of people or the number of questions.) it can be applied to the parameter estimation of many different grades, or even to items with more than 15 grades. The precision of estimation is also high, which is incomparable to other parameter estimation methods. The running time is greatly reduced compared with the statistical estimation method.
【作者单位】： 江西师范大学计算机信息工程学院;江西警察学院公安科技系;
【基金】：国家自然科学基金(31160203,31360237,61262080) 江西省教育厅科技计划项目(GJJ13209,GJJ13226,GJJ13227,GJJ13208,GJJ13207) 江西师范大学青年成长基金的资助
【分类号】：B841

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本文编号：2027671