一種改進(jìn)的SOM網(wǎng)絡(luò)算法及其在實踐教學(xué)評價中的應(yīng)用

嚴(yán)太山　王欣　楊勃　程望斌　劉立志

關(guān)鍵詞：SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；實踐教學(xué)評價；自學(xué)習(xí)；自適應(yīng)

中圖分類號：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）03-0009-03

1 引言

實踐教學(xué)是對學(xué)生進(jìn)行技能訓(xùn)練，培養(yǎng)學(xué)生操作能力和創(chuàng)新能力的教學(xué)活動，是培養(yǎng)工程應(yīng)用型人才的必備環(huán)節(jié)。電子信息類專業(yè)是工科院校中的一個極其重要的專業(yè)，在信息產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展的今天，電子信息類專業(yè)人才的市場需求量越來越大，要求也越來越高，電子信息類專業(yè)必須加強(qiáng)實踐教學(xué)，同時還要對實踐教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行及時的、客觀的評價，以做到以評促教，切實提高實踐教學(xué)質(zhì)量。所以，實踐教學(xué)評價已成為當(dāng)今電子信息類專業(yè)和其他專業(yè)的一項常規(guī)性工作。但在目前高校的實踐類課程教學(xué)評價過程中，仍然存在諸多有待解決的問題[1-5]，為此，我們通過構(gòu)建完整的電子信息類專業(yè)實踐教學(xué)評價體系，設(shè)計一種改進(jìn)的SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立基于改進(jìn)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子信息類專業(yè)實踐教學(xué)評價方法，為提高實踐教學(xué)質(zhì)量評價的有效性、客觀性和公正性提供有益參考。

2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及改進(jìn)

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由芬蘭的Kohonen教授提出一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6-8]，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是由一個輸入層和一個輸出層（也叫競爭層）構(gòu)成的，如圖1所示。

3 基于SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子信息類專業(yè)實踐教學(xué)評價

3.1 電子信息類專業(yè)實踐教學(xué)評價指標(biāo)體系構(gòu)建

對電子信息類專業(yè)實踐教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評價時，評價主體的評價工作要從教學(xué)環(huán)境、教學(xué)保障、教學(xué)過程和教學(xué)效果四個方面展開，這是四個一級指標(biāo)。然后根據(jù)實踐教學(xué)實際，同時遵循教學(xué)評價指標(biāo)體系的導(dǎo)向性原則、科學(xué)性原則、全面性原則、穩(wěn)定性與動態(tài)性兼顧的原則[1-5，9]，以學(xué)生評教為例，為評價主體設(shè)計了20個二級評價指標(biāo)，構(gòu)建了電子信息類專業(yè)實踐教學(xué)評價指標(biāo)體系，如圖2所示，各個指標(biāo)x_i（i=1，2，…，20） 的含義如表3所示。

3.2 SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定

在電子信息類專業(yè)實踐教學(xué)評價指標(biāo)體系中，每個評價主體的評價指標(biāo)有20個，所以輸入特征向量為20維向量：X=[ x1，x2，…，x20]，SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層需要20個神經(jīng)元。每個指標(biāo)的評價等級有優(yōu)秀、良好、中等、合格、不合格五個，評價目標(biāo)的評價等級同樣也有這五個等級，所以SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出特征向量為5維向量：Y=[ y1，y2，y3，y4，y5]，SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層（競爭層）會有5個獲勝神經(jīng)元，設(shè)計輸出層（競爭層）的二維結(jié)構(gòu)時，我們選擇5×5=25個神經(jīng)元。

3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)教學(xué)評價，需要對各個評價等級進(jìn)行數(shù)值化，具體方法如表1所示。

數(shù)據(jù)在輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，一般要進(jìn)行預(yù)處理。因為數(shù)值過大，容易導(dǎo)致神經(jīng)元飽和，所以通常會把幅值限制在0～1之間，這就是數(shù)據(jù)的歸一化，實現(xiàn)方法如圖3所示。

3.4 SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與評價

為完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，我們從已有的學(xué)生評教數(shù)據(jù)集里選擇70個樣本，它們覆蓋了全部評價等級，對所有樣本進(jìn)行編號。我們用前60個樣本作為SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本，后10個樣本作為SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試樣本。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用前60個樣本進(jìn)行訓(xùn)練后，成功地將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類，聚類結(jié)果如表2所示。

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束之后，我們對表2每一類中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平均處理，得到每個指標(biāo)的期望輸出值，由此得出電子信息類專業(yè)實踐教學(xué)質(zhì)量評價5個等級的標(biāo)準(zhǔn)樣本，如表3所示。對這5個等級的標(biāo)準(zhǔn)樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理之后，與測試樣本一同提供給SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，測試樣本經(jīng)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類之后得到的測試結(jié)果如表4所示。

3.5 實驗結(jié)果分析

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，將電子信息類專業(yè)實踐教學(xué)質(zhì)量評價樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，通過計算得到了各個類別的標(biāo)準(zhǔn)樣本。在此基礎(chǔ)上，利用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對新的電子信息類專業(yè)實踐教學(xué)質(zhì)量評價數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，從表4的測試結(jié)果可以看出，10個測試樣本涵蓋了各個等級，SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所有測試樣本的分類結(jié)果與實際等級完全一致，取得了滿意的效果。

4 結(jié)束語

為使SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到合理訓(xùn)練，提出了一種改進(jìn)的SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，該算法能根據(jù)權(quán)值變化情況自適應(yīng)控制算法訓(xùn)練進(jìn)程，利用這一改進(jìn)算法實現(xiàn)了電子信息類專業(yè)實踐教學(xué)質(zhì)量的有效評價。基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子信息類專業(yè)實踐教學(xué)評價方法，其優(yōu)越性表現(xiàn)在兩個方面，首先是評價過程不用考慮指標(biāo)權(quán)重，從而可以避免人為設(shè)置權(quán)重而帶來的主觀影響；其次是評價方法的自適應(yīng)性強(qiáng)，當(dāng)環(huán)境條件發(fā)生變化時，網(wǎng)絡(luò)通過對樣本的重新自學(xué)習(xí)就能正常工作。所以，這種實踐教學(xué)質(zhì)量評價方法對實現(xiàn)教學(xué)評價的智能化具有重要參考價值。