【摘 要】
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本文针对高校专业课学习效果评价体系,提出一种弹性BP神经网络(ResilientBack-PropagationNeuralNetwork,RPROP-NN)的专业课程评价分析系统.一门课程的最终学习效果的评估受
【机 构】
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蚌埠学院计算机工程学院,陆军军事交通学院汽车士官学校
【基金项目】
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省级项目:2018年度安徽高校自然科学研究项目(KJ2018A0572),校级项目:2017年度蚌埠学院校级教研项目.
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本文针对高校专业课学习效果评价体系,提出一种弹性BP神经网络(ResilientBack-PropagationNeuralNetwork,RPROP-NN)的专业课程评价分析系统.一门课程的最终学习效果的评估受许多相关指标的影响,从而传统的人工专家评价方法不能真实客观地反映出学生对这门课程的学习效果.相对于传统的专家评价方式,RPROP-NN解决了专家因主观因素影响评价结果的问题;同时,比起传统的BP神经网络,RPROP-NN可消除对评价结果有不利影响的网络训练过程中的梯度幅度,使网络的收敛速度更快,课
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