基于PSO优化的RBF的高职教学评价模型研究

作者：廉颖霏; 吴小青

来源：福建电脑, 2018, 34(07): 108-110.

DOI：10.16707/j.cnki.fjpc.2018.07.057

• 教学质量评价
• 径向基神经网络
• 粒子群
• 优化

坚持科学、客观的原则,主要研究利用PSO优化的RBF理论,构建和完善客观"合理"量化的教学质量评价模型。所述的基于粒子群优化算法改进的神经网络模型的教学质量预测方法,能够动态优化RBF神经网络模型的中心点位置和权值矩阵,从而改善了RBF神经网络性能,同时,收敛速度快,健壮性好,对样本的拟合误差在0.001%以下,提高了数据预测的精确度。可有效用于教学质量评价预测。

• 单位
  无锡南洋职业技术学院