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      SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在師專學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

      2015-02-13 01:25:32張晉晶
      關(guān)鍵詞:陽(yáng)泉指標(biāo)體系神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      張晉晶

      (陽(yáng)泉師范高等專科學(xué)校,山西 陽(yáng)泉 045000)

      SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在師專學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

      張晉晶

      (陽(yáng)泉師范高等專科學(xué)校,山西 陽(yáng)泉 045000)

      構(gòu)建符合師范類??茖W(xué)校特點(diǎn)的學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,建立SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)學(xué)生素質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià).通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證,結(jié)果表明SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)的一種有效方法,對(duì)提高評(píng)價(jià)的客觀性和科學(xué)性起到了良好的作用.

      學(xué)生素質(zhì);指標(biāo)體系;SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);評(píng)價(jià)

      0 前言

      師范類大專院校擔(dān)負(fù)著為當(dāng)?shù)嘏囵B(yǎng)合格學(xué)前教育和小學(xué)教育師資的重任.學(xué)校畢業(yè)生中絕大多數(shù)將從事幼兒教師或小學(xué)教師,他們的素質(zhì)高低直接影響到下一代人的成長(zhǎng)和發(fā)展.因此,科學(xué)合理地對(duì)學(xué)生素質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià),是師專學(xué)校學(xué)生工作的重要內(nèi)容.通過(guò)多年的工作經(jīng)驗(yàn),根據(jù)我校學(xué)生實(shí)際情況,建立了一套包括思想道德素質(zhì)、文化素質(zhì)、身體素質(zhì)、職業(yè)技能素質(zhì)等在內(nèi)的學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系.將SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)中,通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算,得出評(píng)價(jià)結(jié)果,驗(yàn)證了模型的有效性.

      1 構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

      在實(shí)際工作中,按照目標(biāo)性、系統(tǒng)性、科學(xué)性和可操作性等原則[1-2],從眾多能用于評(píng)價(jià)學(xué)生素質(zhì)的指標(biāo)中,選取適合師專學(xué)生特點(diǎn)的指標(biāo),建立一套合理可行的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,有效避免了評(píng)價(jià)的主觀性和隨意性.

      指標(biāo)說(shuō)明:思想道德素質(zhì)指標(biāo)采取5分制;上課出勤率、作業(yè)完成率、年級(jí)排名采用百分比;平均成績(jī)、體育達(dá)標(biāo)成績(jī)、鋼筆字、粉筆字、毛筆字和簡(jiǎn)筆畫(huà)采用百分制;普通話等級(jí)、外語(yǔ)等級(jí)和計(jì)算機(jī)等級(jí)評(píng)定分為達(dá)標(biāo)或不達(dá)標(biāo)兩類.

      最終的學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)等級(jí)設(shè)定為五個(gè)級(jí)別:優(yōu)秀、良好、中等、一般、較差.

      2 建立SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

      2.1基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)模型

      SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)層的各神經(jīng)元通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)來(lái)獲取對(duì)輸入模式的響應(yīng)機(jī)會(huì),最后僅有一個(gè)神經(jīng)元成為競(jìng)爭(zhēng)勝利者,并將與獲勝神經(jīng)元有關(guān)的各連接權(quán)值向著更有利于其競(jìng)爭(zhēng)的方向調(diào)整[3-4].

      因此,學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)模型的SOM網(wǎng)絡(luò)由輸入層和輸出層構(gòu)成.輸入層用于接收輸入模式,輸出層為一維,兩層之間的各神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)全連接.對(duì)于每一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸入,只調(diào)整一部分權(quán)值矢量,使權(quán)值矢量更接近或更偏離輸入矢量,即競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí),隨著不斷學(xué)習(xí),所有權(quán)值矢量都在輸入矢量空間相互分離,形成了各自代表輸入空間的一類模式.模型采用18個(gè)節(jié)點(diǎn)輸入,分別代表學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)體系的18個(gè)指標(biāo);采用5個(gè)節(jié)點(diǎn)輸出,分別代表了學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)的5個(gè)級(jí)別.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示.

      2.2輸入指標(biāo)的量化處理

      2)定量指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理.對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的定量指標(biāo),由于各指標(biāo)的不同量綱,使屬性數(shù)據(jù)不能直觀地反映評(píng)價(jià)結(jié)果,需要對(duì)各定量指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,使之轉(zhuǎn)化為無(wú)量綱數(shù)據(jù).可以通過(guò)線性比例變換的方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行處理,具體方法為:假設(shè)樣本數(shù)據(jù)中包含m條記錄,每條記錄包含n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),構(gòu)成了評(píng)價(jià)矩陣X=(xij)m×n.

      通過(guò)對(duì)分?jǐn)?shù)概念演變過(guò)程的梳理與分析,可知分?jǐn)?shù)概念的演變過(guò)程中,伴隨著一明一暗兩條發(fā)展脈絡(luò).明線,是指通過(guò)四種途徑產(chǎn)生的分?jǐn)?shù)定義的順次發(fā)生:“部分/整體”→“測(cè)量”→“除法”→“集合論”;暗線,是指人們對(duì)數(shù)系擴(kuò)充的認(rèn)識(shí):整數(shù)系→有理數(shù)系,如圖1.

      經(jīng)過(guò)以上計(jì)算,得到的矩陣Y=(yij)m×n稱為線型比例標(biāo)準(zhǔn)化矩陣,其中0≤yij≤1,并且所有指標(biāo)都轉(zhuǎn)化成值域?yàn)閇0,1]的正指標(biāo).

      3 實(shí)例分析

      3.1聚類分析

      根據(jù)我校實(shí)際,選取二年級(jí)某專業(yè)的80名學(xué)生數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化后,其中前70組數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本,后10組數(shù)據(jù)用于網(wǎng)絡(luò)測(cè)試.利用Matlab工具箱,建立網(wǎng)絡(luò)模型及訓(xùn)練程序如下:

      p=[]; %創(chuàng)建輸入向量,[]內(nèi)的數(shù)據(jù)省略

      net=newsom(minmax(p),[1,5]); %創(chuàng)建SOM網(wǎng)絡(luò)

      net.trainParam.epochs=500;

      net=train(net,p); %訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

      y=sim(net,p);%輸出結(jié)果

      yc=vec2ind(y)

      %測(cè)試結(jié)果

      p-test=[]; %輸入測(cè)試向量,[]內(nèi)的數(shù)據(jù)省略

      y-test=sim(net,p-test);

      yc-test=vec2ind(y-test)

      通過(guò)SOM網(wǎng)絡(luò)成功的將數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行聚類,結(jié)果如表1所示.

      3.2結(jié)果分析

      把結(jié)果的每一類中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均取整,可以得出每個(gè)指標(biāo)的期望輸出值,以此學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)5個(gè)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)樣本Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ.將標(biāo)準(zhǔn)樣本作為5組樣本,按照之前的方法標(biāo)準(zhǔn)化后,與測(cè)試樣本一同帶入模型中,可得出測(cè)試結(jié)果.

      結(jié)果說(shuō)明:網(wǎng)絡(luò)成功地將測(cè)試樣本進(jìn)行了分類,取得了較為理想的效果.

      4 結(jié)語(yǔ)

      通過(guò)對(duì)師范類大專院校學(xué)生素質(zhì)的特點(diǎn)分析,構(gòu)建合理的學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功地將學(xué)生數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分類.根據(jù)分類結(jié)果,確定學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn).經(jīng)過(guò)實(shí)例分析表明,SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是學(xué)生素質(zhì)評(píng)價(jià)的一種有效方法,對(duì)提高評(píng)價(jià)的客觀性和科學(xué)性起到了良好的作用.

      [1] 張文勝.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)的算法設(shè)計(jì)[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2009(24):6786-6788

      [2] 潘寶娟.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)生綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代,2008(9):41-44

      [3] 施明輝.基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的白河林業(yè)局森林健康分等評(píng)價(jià)[J].生態(tài)學(xué)雜志,2011,30(6):1295-1303

      [4] 陳園園,李 寧,丁四保.城市群空間聯(lián)系能力與SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分級(jí)研究[J].地理科學(xué),2011(12):1461-1467

      Application of SOM Neural Network in Quality
      of Students Evaluation in Teachers College

      ZHANG Jinjing

      (Yangquan Teachers College,Yangquan 045000, China)

      The quality of students evaluation index system which is consistent with the characteristics of Teachers College Students is established. Then the SOM neural network model is established.And the modeling is calculated by the actual data, and the results showed the model’s effectiveness.

      quality of students;Index system;SOM neural network;evaluation

      2015-07-18

      張晉晶(1983-),男,山西陽(yáng)泉人,碩士,陽(yáng)泉師范高等??茖W(xué)校助教,主要從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究.

      1672-2027(2015)03-0042-03

      TP391.9

      A

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