改进神经网络在高校教学实践评价中的应用

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针对传统教学实践评价中的局限性和人为因素过重等问题,为得到客观、准确的评价效果,提出了一种改进的神经网络教学实践评价方法,充分利用遗传算法的优化性质和神经网络的自学习、自适应能力,先用遗传算法对神经网络权值和阀值寻优,再用神经网络精确求解,自动从样本数据中找出与评价结果之间的非线性关系,得到评价结果。实验证明,改进后的神经网络算法达到了全局寻优和快速高效的目的,避免了局部极小问题,达到了良好的评价效果。
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