基于PCA-LVQ神经网络的教学质量评价模型研究

• 作者: 曲巍巍 胡帅 顾艳
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 主成分分析 层次分析法 LVQ神经网络 教学质量 评价模型
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 城市科学与管理科学
• 页码范围: 1247-1252
• 页数: 6页
• 分类号: TP183|G420
• 语种: 中文

摘要

为了进一步提高教学质量评价准确率，提出一种基于主成分分析（PCA）和学习矢量量化神经网络（LVQ）相结合的教学质量评价模型。使用层次分析法（AHP）建立教学质量评价体系，再用主成分分析提取初始评价指标体系的特征信息，将经过降维处理后的特征信息输入到LVQ神经网络，并对网络模型进行训练和泛化能力测试。实验结果表明，与单一的LVQ和BP神经网络相比，PCA-LVQ网络模型的结构更为简化，学习能力更强，收敛速度更快，评价准确率更高且泛化能力强。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲巍巍	渤海大学外语教研部	24	55	5.0	5.0
2	顾艳	渤海大学外语教研部	16	42	4.0	5.0
3	胡帅	渤海大学外语教研部	19	45	4.0	5.0