【摘 要】
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基于MATLAB设计神经网络评价流程，以3层BP神经网络进行教学质量评价，其中隐含层的传递函数为tansig，输出层的传递函数为purelin．为保证网络的泛化能力，在训练样本的选择上，选择比较
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基于MATLAB设计神经网络评价流程，以3层BP神经网络进行教学质量评价，其中隐含层的传递函数为tansig，输出层的传递函数为purelin．为保证网络的泛化能力，在训练样本的选择上，选择比较有代表性的数据，打乱顺序，对数据进行归一化预处理；训练函数采用Levenberg—Marquardt算法，选择学习速率为0．01，网络训练误差为le^-5，训练次数1000次，步长选择为10．成功训练神经网络后，对给出的4组数据进行了预测，画出预测拟合及误差分析图形．结果表明：在设计BP神经网络模型的基础上，采用合
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