粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)及其在教學(xué)評(píng)價(jià)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、粒子群優(yōu)化算法作為一種智能算法自誕生以來，憑借其結(jié)構(gòu)簡單、收斂性強(qiáng)等已被廣泛的應(yīng)用到實(shí)際問題中，特別是對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化。針對(duì)于傳統(tǒng)的粒子群優(yōu)化算法收斂速度過慢和容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，提出基于均值的粒子群優(yōu)化算法。通過選擇算子篩選出高于平均適應(yīng)值的粒子進(jìn)行進(jìn)化，從而提高粒子的收斂速度，對(duì)全局最優(yōu)粒子的位置進(jìn)行擾動(dòng)以減小算法陷入局部最優(yōu)的幾率，實(shí)驗(yàn)證明這樣的改動(dòng)是有效的。文中總結(jié)了近些年國內(nèi)外教學(xué)評(píng)價(jià)的理論成果，列舉了幾種不同的教學(xué)評(píng)

2、價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，并提出了一些新的看法。
　　 從古至今“教學(xué)評(píng)價(jià)即一直是困擾著無數(shù)教育工作者的永恒命題。如何評(píng)價(jià)一個(gè)學(xué)生，一個(gè)老師其實(shí)是一個(gè)很難的問題。優(yōu)秀的學(xué)生未必獲得好的評(píng)價(jià)，教條式的老師往往被奉為圣人。教學(xué)評(píng)價(jià)應(yīng)該從哪里入手?有沒有定勢能遵循呢?文中回顧了過去有關(guān)教學(xué)評(píng)價(jià)的理論，比較了國內(nèi)外教學(xué)評(píng)價(jià)的特點(diǎn)，并給出了自己的見解。
　　 見于在評(píng)價(jià)在教學(xué)過程中標(biāo)準(zhǔn)的不唯一性，結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP網(wǎng)絡(luò)提出了一種廣義教學(xué)評(píng)價(jià)模

3、型，對(duì)不同的標(biāo)準(zhǔn)參量值在范圍上、數(shù)量上進(jìn)行統(tǒng)一化，通過訓(xùn)練動(dòng)態(tài)的修改各神經(jīng)點(diǎn)上權(quán)值，以達(dá)到不同評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)下訓(xùn)練的規(guī)范性及最終識(shí)別的統(tǒng)一性。針對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)緩慢，容易產(chǎn)生結(jié)果不一致性等缺點(diǎn)，引入基于均值的粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化，通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比說明此算法比起傳統(tǒng)的梯度下降法的高效性。最后把此算法運(yùn)用到實(shí)際的教學(xué)評(píng)價(jià)系統(tǒng)之中。
　　 論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)有：
　　 1.提出一種新的粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)算法——基于均值的粒子群優(yōu)化算法