大學(xué)生綜合素質(zhì)評價極其重要,它關(guān)系到學(xué)生自身發(fā)展、學(xué)校教育教學(xué)改革和用人單位能否獲得高質(zhì)量的人才。為此,本文研究建立了一套從多學(xué)科角度、定性分析與定量分析相結(jié)合、符合需要的藝工結(jié)合類院校大學(xué)生綜合素質(zhì)評價系統(tǒng),并對學(xué)生的職業(yè)進(jìn)行了預(yù)測。本文研究了影響藝工結(jié)合類院校大學(xué)生綜合素質(zhì)的因素,建立了大學(xué)生綜合素質(zhì)評價指標(biāo)體系并對各個指標(biāo)進(jìn)行了量化分析,利用層次分析法確定了各個指標(biāo)的權(quán)重。為了解決學(xué)生素質(zhì)的模糊性和不確定性問題,文中引入模糊綜合評價法分別計算出了每個學(xué)生的綜合素質(zhì)及分項素質(zhì)模塊的得分,但在應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)對學(xué)生綜合素質(zhì)進(jìn)行評價時,計算過程繁瑣,無法自動調(diào)整隸屬度函數(shù)及模糊規(guī)則。文中設(shè)計了新的綜合評價數(shù)學(xué)模型,運(yùn)用模糊分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在評價中各自的優(yōu)點(diǎn),提出了一種組合算法—模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,建立了大學(xué)生綜合素質(zhì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,為了加快網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,訓(xùn)練過程中采用了聚類分析法,對各項指標(biāo)的數(shù)值進(jìn)行了聚類。此方法能實(shí)現(xiàn)綜合素質(zhì)智能化,計算精度較高,解決了模糊評價不能自動調(diào)整隸屬度函數(shù)的問題,能較好的對學(xué)生素質(zhì)進(jìn)行評價。但網(wǎng)絡(luò)收斂速度沒有得到根本性的提高,為了解決這一問題,文中采用模糊數(shù)學(xué)... 

【文章來源】：北京服裝學(xué)院北京市

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

高斯型隸屬度函數(shù)其特點(diǎn)是:具有良好的局部特性，且收斂速度較快，易于表達(dá)模糊知識，但結(jié)構(gòu)較復(fù)

圖 10 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測圖，通過專家評價得到的期望輸出與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，只有個別樣本由于采集過程中人為因素的影響，沒神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能使輸入的各個指標(biāo)得到較為合理的評型是有效的，只是網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間過長。的 FNN 算法點(diǎn)數(shù)的確定層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定就是模糊規(guī)則的確定。網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)力都有很大的影響。上述 FNN 需要很長的時間才能有規(guī)則的集合，即為第二層輸出所有可能的排列組合數(shù)，有 185 個規(guī)則數(shù)（即全連接），隨著輸入數(shù)目的數(shù)爆炸”問題，嚴(yán)重了影響了網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和泛化

圖 12 誤差變化曲線圖從圖中可以看出，算法在迭代 20000 次后，最終的系統(tǒng)誤差值 E 等于 0.0733，NN 的誤差變化曲線，曲線 2 為改變隱層節(jié)點(diǎn)后的 FNN 誤差變化曲線，從圖中看出 FNN 收斂速度很慢，當(dāng)達(dá)到要求精度時，耗時比較長；曲線 2 在不改變基礎(chǔ)上，減少了隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)后，網(wǎng)絡(luò)收斂速度有了明顯的提高，節(jié)省了訓(xùn)練時知，改變隱層節(jié)點(diǎn)后的 FNN 模型是有效的。預(yù)測結(jié)果對比如表 15 所示。表 15 改變隱層節(jié)點(diǎn)后的 FNN 預(yù)測結(jié)果與 FNN 預(yù)測結(jié)果對比 實(shí)際評價結(jié)果 FNN 網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果 相對誤差 改變隱層節(jié)點(diǎn)后的網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果 相對93.54 94.375 0.835 94.052 0.82.39 80.562 1.828 82.456 077.85 76.621 1.229 75.854 1.65.78 65.061 0.719 66.08 088.19 87.473 0.617 88.654 0.

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2936728