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摘要:
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。
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文献信息
篇名 基于PSO的RBF神经网络在教学质量评价中的应用
来源期刊 信息安全与技术 学科 工学
关键词 粒子群优化算法 RBF神经网络 教学质量评价
年,卷(期) 2012,(5) 所属期刊栏目 案例
研究方向 页码范围 98-100,108
页数 4页 分类号 TP18
字数 3041字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-9456.2012.05.034
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 翟剑锋 中国青年政治学院计算机中心 11 48 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化算法
RBF神经网络
教学质量评价
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
网络空间安全
月刊
1674-9456
10-1421/TP
16开
北京市海淀区紫竹院路66号赛迪大厦18层
82-938
2010
chi
出版文献量(篇)
3296
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16
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