神经网络教学

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神经网络教学范文第1篇

[关键词]情景教学　BP神经网络　评价指标

最近几年，国家陆续出台了一些政策来发展职业教育，高职院校更是承担了培养高技能人才的任务。要想培养一流的生产、管理、流通、服务等第一线的高技能人才，必须首先提高高职院校的教学质量，而要提高教学质量就需要转变教学方法，从传统的以教师为主的教学方法向以学生为主的教学方法转变，加强学生的实践动手能力，全面提高学生的综合素质。

因此，情景教学法等先进的教学方法已为越来越多的高职院校所接受。情景教学法是指在教学过程中，教师有目的地引入或创设与教学内容相关的、生动具体的场景，用逼真的环境创造氛围，以引起学生的学习兴趣，积极主动地在模拟场景中扮演不同角色，从而帮助学生理解和获取知识或技能，是一种以学生为主体的教学方法。

为整体提高教师教学水平，从而提高教学质量，高职院校需要拥有一套完善的教学质量评价体系。然而教学评估结果的因素很多，定级标准复杂且受主观因素的影响较大。为使做出的评价更具客观性、合理性、简便性，本文采用BP神经网络模型结构建立数学模型，并选取嘉兴职业技术学院的采取情景教学的若干教师应用此模型，对其已有的教学质量数据进行了测试，利用专家样本对神经网络进行训练，以求为教学质量评价提供一种切实可行的评价方法。

一、神经网络概念及原理

神经网络的全称是人工神经网络(Artificial Neural Net-work，ANN)，它是在神经科学研究的基础上模仿人类大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统。神经网络由大量的神经元互相连接而成，它的信息处理通过神经元的相互作用来实现，知识与信息的存储表现为网络元件互联分布式的物理联系。神经网络的基本特征为非线性影射、学习分类和实时优化，因此，它为模式识别、非线性分类等研究开辟了新的途径。

BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和Mc-Celland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存储大量的输入―输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input layer)、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。BP网络可看作是一个从输入到输出的高度非线性映射，即要求映射∫使f是g的最佳逼近。神经网络通过对简单的非线性函数进行数次复合，可得出近似复杂的函数。

BP网络模型的输入向量为嘉兴职业技术学院情景教学质量评价的各指标。对其指标的属性值进行归一化处理,BP网络模型的输出为评价结果，尽可能采用多的样本数训练这个网络，使其获取学校督导组成的评价专家团的评价能力及其对有些重要指标的侧重，这样BP网络经过自适应学习得到的较为准确的信息就会以BP网络模型中的那组权系数值表示出来，磨合好的BP网络模型根据待评价各指标的属性值，就可得到对嘉兴职业技术学院情景教学质量评价的评价结果，从而尽可能与学校督导组成的专家评委的评价无限接近，实现定性和定量分析的有效结合，保证评价的公正性。

二、教学质量评价指标体系的确立

评价指标体系的构建是高职院校教学质量评价的核心内容。本着从“教、学、做”―体的视角出发，评价指标在选取的时候要体现“工学结合”的特色，本文选取了嘉兴职业技术学院教学评价指标来确立教学质量评价体系，具体内容如表1所示。

三、情景教学质量评价指标的BP神经网络模型应用

BP网络的输入和输出向量的维数确定了输入和输出层的神经元数目，输入向量的维数选取的是影响情景教学质量的各种因素，为能够全面反映情景教学的影响因素，本文选取了教学设计、教学内容、教学组织、教学效果、教学素养、仪态仪表等所包含的20个因素，所以输入层的神经元个数为20。确定情景教学质量评价结果作为BP神经网络输出层，其神经元个数为1，目标输出模式为[0，1]间的一个数，评价集设为{优，良，及，不及}，对应的指数区间集合={(0，9，1)，(0.7，0.9)，[0，6，O，7]，(0，0，6)}。由于输出模式为[0，1]间的一个数，因此，输出层神经元的传递函数可选用S型对数函数logsig。通过反复实验表明，在―定程度上隐含层数目越多，BP-网络的非线性映射能力就越强，但是隐含层数目超过一定值，网络性能反而会降低。在合理的结构和恰当的权值条件下，一个三层BP网络可以以任意精度去逼近映射关系，因此本文采用三层BP结构。隐含层的神经元个数直接影响着网络的非线性预测性能。根据Kolmogorov定理，设定网络的隐含层神经元个数为16。按照一般的设计原则，隐含层神经元的传递函数为S型正切函数tanslg。

四、反向传播(BP)算法的实施过程

反向传播(BP)算法的实施过程如图1所不。

五、测评结果分析

确定网络结构及算法，需要利用选取的样本数据对BP神经模型进行一定的学习规范的训练，以提高网络的适应能力。从实践研究发现，此模型的实现采用BP三层网络结构，利用软件MATLAB7.0，输入层20个神经元，隐含层16个神经元，输出层1个神经元，训练步数40，目标误差为0.001，网络训练次数80次。收集嘉兴职业技术学院8位教师情景教学评价相关数据，通过MATLAB7.0编程测试，对测试结果与督导评价结果对比表明，误差较小，测试结果与督导的等级评价一致，评价令人满意。测试结果与督导评价结果如表2所示。

六、结语

根据以上分析，对8名教师情景教学质量的BP神经网络测试结果进行研究发现：本文中设计神经网络评价模型对情景教学质量评价与督导评价的相似度很高，并且它可以克服人为教学评价中主观性较强的缺点。这种模型的应用将会为我校及其他高职院校情景教学评价提供一种可行性较强的评价方法。当然，BP神经网络模型存在其自身的缺点，如BP算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值；网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导，一般是根据经验或者通过反复实验确定等。而且，高职院校教学质量评价相对复杂，应根据具体情况进行评价，特别是在情景教学方式下，不能一味追求学生角色模拟的教学，可以通过实物演示、音乐烘托等视觉、听觉有时候甚至是味觉、嗅觉的冲击来进行情景教学。此外，还应注意情景教学效果的及时反馈，以便被测评教师能够及时发现自身存在的问题，不断改进教学手段与教学方法，提升高职院校情景教学质量。

[参考文献]

[1]曹勃：基于教学情景因素的普通高校数学改革[J]教育与职业，2008(6)

[2]王春媛、胡旺：基于B／S高职院校实践教学质量评价系统的设计与实现[J]兰州石化职业技术学院学报，2008(4)

神经网络教学范文第2篇

[关键词]体育教学 BP神经网络 质量评价

[中图分类号]G642.4 [文献标识码]A [文章编号]1009-5349（2013）02-0199-01

体育教学是高等教育不可缺少的部分。正确地进行体育教学质量评价有利于体育教学健康发展。

体育教学质量评价体系的影响因素很多，并且每个因素的影响程度也不可能完全相同，因此，评价很难用一个精确的数学解析式表示，它属于非线性分类问题。BP神经网络又称“误差反向传播神经网络”（Error Back Propagation）。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。这种系统在处理各种模糊、随机、动态、量大信息等方面具有独特的功能，可以处理非线性问题。

一、传统体育教学质量评价方法

传统体育教学质量评价方法对评价对象各个指标的评价结果常用不同的等级或状态来表示，如A、B、C、D或优、良、及格、不及格。这些等级或状态就是对评价内容进行定性或定量的评价。最终的评价结果取决于两个问题：一是对内容的评价计分，二是定级准则的制定。

为了做出客观正确的评价，首先应分析影响评价结果的主要指标（影响体育教学质量的主要因素）及各指标所占的比例（在算法中通过权值来体现）。例如，评价一名教师的体育教学质量时，经认真分析，找出影响体育教学质量的评价指标，见表1：

开展体育教师教学质量评价，评价结果分为“优”“良”

“中”“差”4个等级。由教学对象学生、同行、专家和任课教师分别填写“教师教学质量评价表”。（表1）认为被评对象属于哪一级，就在该级下划“√”，然后计算各因素指标各级评语所获得的频率（划记数/考评划记的人数），这就使定性的因素转成了定量的指标。得的频率（划记数/考评划记的人数），i=1……m，j=1……n，总评价指标个数为m×n个。

设B=（w11w12w21…w27w31…w35w41…w44w51…w53…wij…wmn）

wij表示各因素指标在评价过程中所占的权重，

i=1……m，j=1……n，对应于m×n个评价指标，权重个数也为m×n个。

在传统评法中，权重人为给定。

C=BA=（uAuBuCuD）

uAuBuCuD表示质量等级系数。

根据质量等级系数：uA=？，uB=？，uC=？，uD=？拟定一个定级方案。优秀标准：uA≥0.7，uD=0；良好标准：uA+uB≥

0.70，uD=0；合格标准：uA+uB+uC≥0.8，uD≤0.2；不合格标准：uD≥0.2。根据这个定级方案，得出该教师的教学质量评价结果。

二、用于教学质量评价的神经网络算法的实现

设评价系统的评价总指标（影响教学质量的各个主要因素）为m×n个，质量等级系数为4个，uA、uB、uC、uD。将各因素评价指标各级评语所获得的频率（划记数/考评划记的人数）xij作为神经网络的输入，即行列式A。

将质量等级系数作为神经网络的输出，即：C=uA、uB、uC、

uD。

根据输出的质量等级系数，按照定级方案确定评价结果。

将以往的成功的教学质量评价案例作为标准样本存入网络训练。然后，将未知样本的测量信息（具体某位教师的各因素评价指标各级评语所获得的频率）输入计算机，经过计算，瞬间可预报出未知样本的需求信息（质量等级系数）。

BP神经网络的评价精度和科学性不仅取决于标准样本的数量，也决定于标准样本的质量。标准样本数量越多、质量越优，越能准确地定位教学质量的等级。所以，标准样本的选择是至关重要的，它决定评价结果的公正、公平、准确。

采用现代数学方法对体育教学质量进行评价，是一种方法的应用与研究。

【参考文献】

[1]赵凌.AHP在评价教师教学质量中的应用.成都大学学报（自然科学版），2000，19（3）：37-43.

[2]谭斌，刘美蓉.因子分析在教学质量评价中的应用.教学参考，2001，6：23-25.

[3]冯虹，邹华，魏文元.马尔可夫链在教学质量评价中的应用.天津师范大学学报（自然科学版），1999，19（1）：5-9.

[4]张春棠.大学体育教学质量的评价.体育研究，2007，7：

神经网络教学范文第3篇

语言是文化的载体，文化是语言的补充。文化因素影响着语言的发展演变，语言也反映着文化的传承变迁。任何一种语言都不是孤立于文化之外的，学习一种语言与了解该语言所蕴含的文化背景知识是紧密相连的（胡文仲2008）。运用语言交际的过程，就是运用语言知识和其所反映的社会文化知识传递信息的过程。缺乏对文化背景知识的了解，在运用语言的过程中会产生交流障碍、误解、甚至冲突。相反，如果熟悉语言的文化信息，交流的双方能够更为有效地沟通。

因此，对于教师来说，英语教学不能仅是单纯的讲解词汇语法、分析句子结构的语言教学；对于学生来说，英语学习不能只是单纯注重背单词、学语法等等的语言学习。在英语语言教与学的过程中，要注意加强文化意识的培养，要了解英语语言外在表现形式所承载的文化背景和社会内涵。如果学生在使用英语交流时，用汉语的思维模式去套用英语的应用和表达，就会不可避免地产生表达歧义和沟通障碍。所以要想从根本上学好英语，就要熟悉并掌握英语的文化内涵，增强英语学习中的文化意识，提高实际应用英语的交际能力。

二、传统课堂英语教学中培养文化意识的局限性

在传统课堂英语教学模式下，教师是课堂的中心，教师讲授是进行教学的主要方式，词汇讲解、句子结构和语法规律等是课堂教学的主要内容。这种传统的英语课堂更多地注重提高学生的纯英语语言能力，而忽视了英语学习中的文化意识培养；更多地强调英语语音语调、词汇搭配、语法结构的讲解和传授，而未能把英语国家的民族文化背景、中西方文化差异等知识和信息传递给学生。即便是教师将文化知识放到课堂讲授中去，由于传统课堂教学模式的局限性，也很难使学生对英语国家的文化内涵和社会知识产生生动、直观的理解和掌握。

因此，在英语教学中，不仅要培养学生掌握语言本身知识的能力，还应该培养学生具备英语社会运用规则的知识，真正的语言在使用时不仅要符合语言规范，还要符合文化规范（韩红2002）。增强学生英语学习中的文化意识，有利于学生开拓眼界、提高综合素质，使之能够得到中外文化精髓的熏陶、提高其文化修养，并能将英语应用自如，减少语用错误。

三、在多媒体英语教学环境下加强文化信息传递的优势

基于计算机和网络环境的多媒体英语教学模式摆脱了传统教学模式的局限，增加了课堂信息量，丰富了课堂教学内容。多媒体教学材料可以生动地展现给学生英语语言的原生态文化内涵，形象地展示异域自然景观、风土人情和历史发展就，多样化地体现中西方文化差异，使学生能够身临其境地学习英语。

基于计算机和网络环境的多媒体英语教学模式丰富了学生的英语语言的文化背景知识。多媒体材料通过大量的音频视频资料和图文信息，可以营造生动形象的英语语言学习模拟语境，使学生能够更深刻地融入语言学习和应用环境中，也可以使教师更切实地为学生提供英语演练的场景。

基于计算机和网络环境的多媒体英语教学模式增强了英语课堂教学的趣味性，进而提高了学生学习英语的兴趣。多媒体的运用可以把枯燥、抽象的文化知识转化成形象丰富的图文图像、音频视频等材料，将学习和娱乐联系起来，激发了学生的学习欲望，使学生能够更为主动地投入到英语学习中来。

四、利用网络多媒体教学优势，加强学生英语学习中的文化意识

利用多媒体课件和网络教学环境，为学生提供英语语言实践场景。运用多媒体辅助教学，可以为学生创设优良的情景，使抽象的知识具体化，使难以想象的知识实体化，使学生的认知渠道多元化。良好的语言环境可以避免学生采用汉语思维模式表达英语，使学生在英语语言的实际交流应用中，逐渐实现英语思维式的语言输出，让学生在良好的语言环境和实践场景中学到、用到真正的英语。

利用多媒体课件和网络教学环境，拓展学生英语学习的文化背景知识。为了能够熟练、准确地使用英语交流，了解英语这门语言所蕴含的文化背景和社会知识是非常必要的。学生在使用英语进行口语表达或写作时，经常会有文化干扰现象出现，也就是说英语语言的文化因素干扰着学生正确理解和准确使用英语（毛亚英2010）。所以，在提高学生掌握英语语言知识的同时，也要注重加强学生对其反映的文化知识的了解。

利用多媒体可见和网络教学环境，激发学生学习英语文化知识的积极性。教师要加强多媒体课件和演示文稿的设计和制作，使英语课堂教学多样化、趣味化、情景化，增强对学生听觉、视觉、感觉的形象刺激，使学生对英语课堂和英语学习更为感兴趣，是不同英语层面的同学都能积极、主动的参与到英语活动中，提高学生的学习效率。

神经网络教学范文第4篇

1 BP神经网络

BP神经网络也称为反向传播网络，包括输出层，隐含层，输入层三部分，同时BP的神经网络具有非线性的特点，能够解决没有规则，多约束条件或数据不完全等问题，适合处理复杂的分类及模式识别等问题。BP神经网络具有一个或一个以上的信息隐含层，能够将相邻的两层完全连接起来。

要建立学生数学能力评价的BP神经网络模型，就需要建立具有代表性的数据库，以便于进行评价。就数据库的建立而言，为了提高评价的准确性及标准性，BP神经网络需要建立完善的选取设置体系，在输入层与输出层的设计应多样化，才能够保证测试评价的效果。对于普通学校来说，样本的选取量应该不低于200人。

对于隐含层神经元的点数，计算时应根据样本的选取量进行调整，基本的模型设计流程是从BP神经网络的构建开始到BP网络训练，以及最后的BP网络预测，其中最重要的是BP网络训练，本文采取的是trainlm算法，从而建立其BP神经网络模型。

2 学生数学学习能力评价

对学生进行数学学习能力评价是为了对学生的数学学习能力进行测试，帮助教师掌握学生的学习情况，以便于调整教学方法以及教学进度，让学生能够提高学习能力。评价的内容是学习思路，学习方法，学习过程及学习效果。要对这四点进行评价，首先就要确定各内容的评价标准及方式。以往的评价方式是通过测试及课堂问答，通过学生的测验成绩及回答进行分析，从而判断学生所处的学习状态，教学方法以教学进度安排的合理程度。利用BP神经网络进行评价的化，就要将各个标准程序化，将原先教师的主观评价变为网络的程序化运行，根据运行的结果对学生的数学学习能力进行判断，这就是利用BP网络对学生数学学习能力评价的理论，实际上要进行实践并不简单，BP神经网络评价的构建是难题的关键点。

3 基于BP神经网络的学生数学能力评价模型

BP神经网络评价模型的建立是由三部分组成的，最关键的就是构建BP神经网络。建立评价模型首先要做的就是对各项能力的得分率进行分析，设定个性能力的得分标准，并对其进行深入分析最后进行程序化设置。对于数学学习能力的划分方法有很多，不同的年级所划分的方法尽不相同，每一个方法都有其侧重点，这需要根据输入的相关变量进行改正，与实际情况进行整合得出准确结论。就拿某市中考数学试题来说吧，其主要是测查学生的学习思路，学习方法，学习过程及学习效果这四项能力。对学生的数学学习能力进行测试，就要把学生对这四个能力评价的相关试题得分作为BP神经网络的输入，并且要将输入数值进行数量级差异设定，从而将每种能力试题的得分做归一化处理。利用二进制，使输入数据在[0，1]之间。在这之前要有准确的评分标准，才能够得出相关结论。这就需要专家对试卷上各项能力试题的得分进行排表，便于BP网络数据设置，但在这之前需要专家对学生样本进行判断。一般样本的选择在200人为合适，所以选择的学生人数为200人。专家对这200人的试卷进行阅览从而判断出每个人每项能力的情况，看那一项是最为薄弱的，然后对所有学生的情况进行整合处理。将其中100人的成绩作为判定结果，最为薄弱的能力作为BP神经网络的期望输出参考，再利用二进制的数字进行结果表达。例如输出为0时则表示学生该项能力差，这就能够为BP网络的构成提供最基本的运行数据，为BP网络构建提供基础。此外的100人，将他们的得分情况作为好的检验样本进行输入，然后进行检验，若是期望输出与专家评价结果基本符合，则表示该神经网络可进行有效运用，对学生数学学习能力进行评价，反之则需改进。

此外，BP网络训练的设置也需要额外注意梯度的预设，其算法需要根据实际情况及时进行调整。各地学生数学?W习状态各不相同，不能够固定选择某算法。BP神经网络的验证需全面，不能以一次数据的符合情况作为验证标准，应该多次输入，对相应的输出结果进行判断。

神经网络教学范文第5篇

关键词： BP神经网络； 服务质量评价； 评价指标； 问卷调查

中图分类号： TN711?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）01?0086?02

Abstract： Nine parameters such as environment， collection resource， service mode and hardware device affecting on the library service quality are taken as the evaluation indicators. The correlation theory method of BP neural network is used to perform the evaluation research for service quality of 20 libraries in Jiangxi Province， which is based on the analysis data of the questionnaire survey result. The simulation results show that the constructed neural network can quickly and accurately evaluate the library service quality.

Keywords： BP neural network； service quality evaluation； evaluation indicator； questionnaire survey

0 引 言

随着我国科学文化的发展，各种类型的图书馆正发挥着越来越大的作用。随着人们的阅读需要在用户体验要求等各方面的提高，对图书馆服务质量的要求也越来越高。而对图书馆的服务质量进行客观、准确、高效的评价是图书馆优化服务流程、改善服务质量和提高服务水平的基础。为此，本文引入了一种全新的评价体系和方法，即采用BP神经网络的方法对图书馆服务质量进行评价，该方法具有操作简便，评价快速准确的特点。

1 评价指标的确定

1.1 指说难∪

为了更好的对图书馆的服务质量进行评价，本文参考《图书馆评估指标标准与管理规范指导手册》和ISO11620等标准化文件构建图书馆服务质量评价体系。该体系一共包括了对图书馆服务质量影响较为显著的9个因素作为评价的参考指标：即馆藏纸质资源（X1）、环境（X2）、服务人员（X3）、服务方式（X4）、硬件设备（X5）、软件设备（X6）、数字资源（X7）、个性化服务（X8）、服务结果（X9）。基于这9组评价指标，利用BP神经网络的分类评价能力，本文建立了基于BP神经网络的图书馆服务质量评价模型。

为了更好地描述样本图书馆的服务质量，本文针对服务质量的评价特性和评价指标的选取特点将服务水平分为5个等级并对其赋予相应的分数：优（5分）、良（4分）、中（3分）、差（2分）、非常差（1分）。

1.2 数据来源

本文采用问卷调查的方式对江西省的20所图书馆的服务质量进行调查，共发出300份问卷，回收287份，其中有效问卷276份，问卷有效率为92%。对问卷进行统计，计算出每所图书馆的各项评价指标对应的分数，并利用参考文献的权值计算方式计算出每个图书馆的服务评价水平，如表1所示。

2 BP神经网络

2.1 BP神经网络的原理

BP神经网络是一种前馈型误差修正的人工神经网络，它通过不断调整各个单元层之间的网络权值和阈值实现网络的训练。BP神经网络主要运行由信号的正向传播和误差的逆向传播两个过程组成，通过不断地权重调整，可以实现网络误差的不断缩小。

2.2 神经网络模型的建立

本文采用含一个隐藏层的神经网络结构进行分析，由于输入单元的数目为9，输出单元均为1，根据经验公式可选隐含层单元数为1～10之间的整数，采用试凑法得到隐含层神经元与均方平均值（MSE）的曲线关系，如图1所示。其中隐层神经元数目为9时，得到的MSE值最小为6，所以确定的隐含层神经元数为9。

本文构建的BP神经网络的结构如图2所示。

2.3 BP神经网络模型的训练

选取表1中的15组数据在Matlab中对神经网络进行训练，其中期望误差设为10-5。训练过程中，BP神经网络误差的变化形式如图3所示。

由图3可知，当训练经过84次迭代后达到了满意的误差期望。

2.4 结果对比

利用表1中剩余的5个样本对训练出的神经网络进行测试实验，并将结果与通过权值计算的结果进行比较，如表3所示。

由表3可以看到，经过训练后的BP神经网络可以很好地对图书馆的服务质量进行评价分析，且分析结果的精度较高。

3 结 语

本文通过在图书馆的服务质量分析中引入人工神经网络的相关理论和方法，对通过问卷调查法收集的样本进行训练和分析。试验结果表明，本文构建的三层神经网络模型可以很好地判断出不同图书馆的不同服务质量水平，采用此方法可以大大提高对图书馆服务质量的评价效率。

参考文献

[1] 孙飞.精通Matlab神经网络[M].北京：中国计算机工业出版社，2014.

[2] 刘洋.神经网络技术在高校教学水平评价中的应用[J].教育与教学，2015（1）：122?128.

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[4] 周瑛，刘天娇.基于神经网络的高校图书馆知识服务评价体系研究[J].情报理论与实践，2013，36（2）：55?59.