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摘要
针对目前教学质量评价过程中存在的评价方法单一、主观性强等问题，为进一步提高教学质量评价的有效性和准确性，将粒子群算法(IPSO)和BP神经网络相融合，建立了一种基于IPSO-BP算法的神经网络评价模型。利用教学方法、教学内容、教学态度以及教学效果4个指标构建教学质量评价指标体系；采用IPSO算法对BP模型的参数进行训练，优化其权值和阈值；将训练好的模型用于教学质量评价的测试和验证。结果表明，所构建的IPSO-BP模型收敛速度快、寻址效率高，可大大提高评估准确率，与普通BP神经网络相比，预测准确率达到96.7%,在教学质量评价中具有一定的应用和参考价值。
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单位东北师范大学; 长春汽车工业高等专科学校
