基于IRT模型的BP神经网络参数估计的进一步研究

发布时间：2017-07-14 18:26

  本文关键词：基于IRT模型的BP神经网络参数估计的进一步研究

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【摘要】：对基于IRT模型的BP神经网络降维法参数估计中的BP神经网络的网络隐层数及隐层节点数进行改进,并对其降维法中不合理的部分予以修正.通过蒙特卡洛模拟研究结果表明:对参数估计的各评价指标,改进的方法均优于原方法.
【作者单位】： 江西师范大学计算机信息工程学院;
【关键词】： 参数估计 项目反应理论 BP神经网络 蒙特卡洛模拟
【基金】：国家自然科学基金(31360237,31300876,31160203,31100756,30860084) 国家社会科学基金(12BYY055,13BYY087) 江西省教育厅科技计划(GJJ 3207,GJJ 3208,GJJ 3209,GJJ13226,GJJ13227)资助项目
【分类号】：B841.7
【正文快照】： 0引言项目反应理论(item response theory,IRT)是一种新兴的心理与教育测验理论,是在克服经典测验理论局限而产生和发展的[1].参数估计是IRT的重要组成部分,但是由于IRT自身的复杂性,致使其相关模型的参数估计相对困难[2].传统的参数估计方法要求测验的人数和题数都较大时才有

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本文编号：542201