BP神经网络文档

BP神经网络及其在教学质量评价中的应用 之前的教学质量评价，只是通过对教学指标的简单处理，如求平均值或人为的给出各指标的权值来加权求和，其评价结果带有很大主观性。利用BP神经网络建立教学质量评价系统的

BP神经网络及其在教学质量评价中 的应用 之前的教学质量评价，只是通过对教学指标的简单处理，如求平 均值或人为的给出各指标的权值来加权求和，其评价结果带有很大主 观性。利用BP神经网络建立教学质量评价系统的模型,通过调查分析 得到教学评价指标，将其标量化成确定的数据作为其输入,用BP神经 网络训练后作为实际输出，将之前得到的教学效果作为期望输出。比 较期望输出与实际输出的误差。当误差达到期望的最小值时，认为训 练成功。训练成功后可以得到比较准确的权值和阈值，用训练成功后 的网络处理另一组新得到的教学评价指标，得到教学质量评价结果。 该方法用于教学质量评价中,既克服了专家在评价过程中的主观因 素,又得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性。 一、 BP神经网络介绍 BP神经网络是加州大学的Rumelhart和Mcclelland提出的一种 人工神经网络学习算法，是一种按照误差逆向传播算法训练的神经网 络。其学习规则为：使用梯度下降法，通过误差反向传播不断调整网 络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。从本质上说,这是一类 由大量信息处理单元通过广泛联结而构成的动态信息处理系统。 BP神经网络包括信息的正向传播和误差的反向传播两个过程。信 息的正向传播：将教学评价指标各数据通过网络的输入层输入网络， 通过加权求和（）输入到隐层，在隐层通过作用函数 ()= （一般选取sigmod函数：）处理后作为隐层的输出值（