采用BP算法和深度SAE网络的 学生综合能力评价方法

• 作者: 付昊天 张永梅 张睿
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 反向传播算法 深度神经网络 堆栈式自编码器 综合能力评价
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 774-780
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.201707010

摘要

针对现有评价方法需人工提取特征且评价准确率低的问题,提出基于反向传播(BP)算法的深度堆栈编码器(SAE)网络的学生综合能力评价方法.通过SAE网络对输入的学生各项指标成绩进行无监督训练,将SAE学习到的特征结合相应的样本标签,利用柔性最大值分类器(Softmax)进行有监督式分类.采用BP算法进行反向传播调整隐层权重,优化整个模型,以避免过拟合现象的发生.结果表明:该评价方法有利于解决需对传统神经网络进行人工提取和分析特征的问题,可提高评价结果的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永梅	北方工业大学计算机学院	81	362	7.0	16.0
2	张睿	太原科技大学计算机科学与技术学院	23	41	4.0	5.0
3	付昊天	北方工业大学计算机学院	4	11	2.0	3.0