對(duì)科研績(jī)效進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)成為現(xiàn)代高職院�？蒲泄芾淼暮诵膬�(nèi)容和重要任務(wù)。利用層次分析法架構(gòu)高職院�？蒲锌�(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型是一種有效的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用粒子群—蛙跳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)參數(shù),通過(guò)訓(xùn)練樣本改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)而使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在實(shí)施科研績(jī)效評(píng)價(jià)時(shí)速度快、準(zhǔn)確率高。此方式不僅提高了科研績(jī)效評(píng)價(jià)的科學(xué)性、公正性和客觀性,而且促進(jìn)了科研績(jī)效評(píng)估與科研管理水平的提升。 

【文章來(lái)源】：高等職業(yè)教育探索. 2020,19(02)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

高職院校教師科研績(jī)效評(píng)價(jià)模型原理圖

影響高職院校教師科研績(jī)效的評(píng)價(jià)指標(biāo)有51個(gè)，各指標(biāo)量綱、單位并不完全一致。如果選取的樣本數(shù)據(jù)過(guò)大，而且將這些數(shù)據(jù)直接用于輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，往往會(huì)直接拖慢BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度以及精度，所以需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化的數(shù)學(xué)處理[6]，轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)范圍為[0,1]。當(dāng)然，BP網(wǎng)絡(luò)輸出值同樣需要經(jīng)過(guò)反歸一化處理，便于將其還原成正常的科研績(jī)效評(píng)價(jià)值。轉(zhuǎn)換公式中的X*為歸一化數(shù)據(jù)值，X、S分別為原始數(shù)據(jù)樣本的輸入和輸出量，Xmax、Xmin分別為原始數(shù)據(jù)最大和最小值。2. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定

基于層次分析法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群—蛙跳算法構(gòu)建了高職院�？蒲锌�(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，架設(shè)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型，有效用于高職院�？蒲锌�(jī)效評(píng)價(jià)。通過(guò)評(píng)價(jià)指標(biāo)的科學(xué)選取及其權(quán)重合理分配，增強(qiáng)了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的科學(xué)性、客觀性及可操作性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)粒子群—蛙跳算法優(yōu)化其初始結(jié)構(gòu)參數(shù)，利用樣本數(shù)據(jù)及改進(jìn)BP算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加以學(xué)習(xí)訓(xùn)練，建立了科研績(jī)效評(píng)價(jià)模型。實(shí)踐證明，該模型評(píng)價(jià)速度快、評(píng)價(jià)精準(zhǔn)度高，為高職院�？蒲锌�(jī)效評(píng)價(jià)提供一種嶄新的方法，對(duì)于高�？蒲泄芾砼c評(píng)價(jià)工作具有一定的指導(dǎo)意義和推廣應(yīng)用價(jià)值。圖4 經(jīng)粒子群—蛙跳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)誤差

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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