信息安全与技术
信息安全與技術
신식안전여기술
INFORMATION SECURITY AND TECHNOLOGY
2012年
5期
98-100,108
,共4页
粒子群优化算法%RBF神经网络%教学质量评价
粒子群優化算法%RBF神經網絡%教學質量評價
입자군우화산법%RBF신경망락%교학질량평개
PSO%RBF neural networks%Teaching quality evaluation
文章提出了一种将粒子群优化（PSO）算法训练的RBF神经网络用于教师教学质量评价的方法。该方法使用由PSO训练的RBF神经网络来拟合影响教学质量评价的众多指标与评价结果之间的复杂关系。通过实验验证，该方法在教学质量评价中，克服了评价主体在评价过程中的主观因素，又得到满意的评价结果，具有广泛的适用性。
文章提齣瞭一種將粒子群優化（PSO）算法訓練的RBF神經網絡用于教師教學質量評價的方法。該方法使用由PSO訓練的RBF神經網絡來擬閤影響教學質量評價的衆多指標與評價結果之間的複雜關繫。通過實驗驗證，該方法在教學質量評價中，剋服瞭評價主體在評價過程中的主觀因素，又得到滿意的評價結果，具有廣汎的適用性。
문장제출료일충장입자군우화（PSO）산법훈련적RBF신경망락용우교사교학질량평개적방법。해방법사용유PSO훈련적RBF신경망락래의합영향교학질량평개적음다지표여평개결과지간적복잡관계。통과실험험증，해방법재교학질량평개중，극복료평개주체재평개과정중적주관인소，우득도만의적평개결과，구유엄범적괄용성。
Application of RBF neural network based on particle swarm optimization algorithm for teaching quality evaluation isproposed in the paper. The method uses RBF neural network based on particle swarm algorithm to combine the influencing factors of teaching quality with the result of evaluation. The empirical study shows that the method, applied to teachers＇ teaching quality evaluation, can both overcome the subjective factorsof evaluation main body in evaluation process and bring the satisfactory evaluating results, and it has the widespread serviceability.
