基于反馈机制卷积神经网络的我国大学学科评价算法

作者：王宪莲; 安凤平

来源：职业技术, 2020, 19(10): 1-41.

DOI：10.19552/j.cnki.issn1672-0601.2020.10.001

• 学科水平评价
• 评价指标体系
• 卷积神经网络
• 反馈机制
• 贪心策略
• 深度学习

学科的发展关系着高校的声誉和影响力。然而,目前的学科诸类评价却并未形成较为系统的评价方法。在此背景下,对我国大学的学科水平评价问题进行系统研究,首先引入以评价为目的的深度卷积神经网络,并加入视觉注意机制,进而提出了深度卷积神经中的反馈优化问题,并探寻基于贪心法的反馈优化问题求解及其应用。在探索反馈优化问题的求解方法中,提出了基于贪心策略的两种反馈优化求解算法,并在深度卷积网络中提出了一套新的反馈调节机制,进而提出了基于反馈机制卷积神经网络的我国大学学科评价方法。最后,利用该方法对江苏省高校相应工科学科进行评价,结果表明,文章所提方法不仅评价结果符合实际,而且还能为相应学科提供反馈性建议。

• 单位
  北京理工大学; 淮阴师范学院