基于灰色神经网络的高校教师职称评审预测

发布时间：2017-05-10 03:09

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【摘要】：提出一种针对我国高校教师职称评审的预测模型。该模型通过将灰关联分析与BP神经网络相结合的方式实现,利用灰关联分析找出高校教师职称评审的各影响因子与职称晋升的潜在关系,为BP神经网络提供筛选输入因子的功能,最后通过训练BP神经网络来实现预测。选用某高校2012年副教授评审实际数据作为评价样本,将原有的6-8-2的网络结构简化为5-8-2,结果表明,建立的评审模型的结论优于基于BP神经网络的结论,且训练效率也有大幅提高,有一定的推广应用价值。
【作者单位】： 湖北科技学院数学与统计学院;
【关键词】： 职称评审 灰关联分析 BP网络
【分类号】：G645;TP183
【正文快照】： 0引言职称评审涉及到教师的切身利益,客观、公正、透明的职称评审工作对教师做好教学、科研和管理工作具有权威的导向性和指导性。职称系统是具有评审因素多,因素间相关性模糊、不确定,非线性、时变性等特点的复杂系统,其评审属于多因素综合评审范畴。神经网络可以很好地解决

【共引文献】

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本文编号：353876