基于PCA-BP模型的高校教师职称评审预测

发布时间：2017-05-17 02:06

  本文关键词：基于PCA-BP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】：针对高校教师职称评审问题,提出基于PCA-BP的评审预测模型。采用主成分分析法对评审指标数据进行降维处理,选取保留原始指标信息的89.01%的四个主成分作为BP网络的输入,这样不仅减少了网络的输入维数,减小了网络训练规模,而且消除了各指标间的相关性,改善了网络的训练效率,提高了预测精度。利用Matlab软件对某高校2012年副教授评审实际数据的进行实例分析和仿真,并用该组数据比较该方法与典型BP网络的预测效果,结果表明该方法明显优于BP网络,完全能够满足职称评审预测的要求。
【作者单位】： 湖北科技学院数学与统计学院;
【关键词】： 职称评审 PCA BP网络
【分类号】：TP183
【正文快照】： 1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。高校职称评审的影响因素众多,因素间的相关性大,信息重叠多,在对职称评审预测神经网络模型中,会使得网络训练效率低,预测精度不高。而主成分分析

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