基于BP和GRNN模型的高校教师职称评审预测

发布时间：2017-05-14 22:05

  本文关键词：基于BP和GRNN模型的高校教师职称评审预测，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：职称评审涉及高等学校教师的切身利益,直接影响高校教师积极性的发挥和学校的可持续发展。本文针对如何实现高等学校职称评审的科学化,提出了神经网络评审预测模型。利用某高校职称评审基础数据,建立了BP神经网络和GRNN神经网络评审预测模型,比较了两个神经网络的特性和预测结果。预测结果显示,BP和GRNN模型在进行教师职称评价的预测时都有较好的函数逼近能力,BP网络的预测误差为5%,GRNN网络的预测误差为0。比较结果表明,GRNN网络比BP网络更适用于职称评审预测。
【作者单位】： 北京科技大学数理学院;南昌工程学院机械与电气工程学院;香港中文大学;
【关键词】： 职称评审 BP神经网络 GRNN神经网络
【分类号】：G647.2;TP183
【正文快照】： 3.香港中文大学,香港999077)高校办学效益和办学质量要提高,首先要提高高校教师的水平,而职称是衡量教师水平的一种重要标准,它不仅是对教师能力的考核和认可,而且关系到教师的自身利益[1]。随着高等院校不断深入人事制度体制改革,为保证评审的公开、公正和公平,很多高校将核

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本文编号：366317