針對研究生創(chuàng)新人才培養(yǎng)上的個性發(fā)展空間不足以及個性創(chuàng)新措施方法缺乏等問題,文章構建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的個性化培養(yǎng)模式與創(chuàng)新能力關系的數(shù)學模型,分析了個性化培養(yǎng)指標對研究生創(chuàng)新能力的影響。應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行仿真得出誤差曲線,并與人工調查的研究生創(chuàng)新能力變化結果進行比較,驗證了所建個性化培養(yǎng)的關聯(lián)因素表對創(chuàng)新能力影響的有效性。最后,以五邑大學工科研究生培養(yǎng)為例,介紹了研究生個性化培養(yǎng)過程中的一些探索和實踐所取得的階段性成效。

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

圖1BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構圖

1.數(shù)學模型的確定。由Kolmogrov理論可知，任意給定連續(xù)函數(shù)φ：X→Y,X∈R,Y∈（0,1），可用三層神經(jīng)網(wǎng)絡精確實現(xiàn)。基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的個性化培養(yǎng)模式系統(tǒng)結構圖如圖1所示。輸入層節(jié)點的多少與表1中的次要因素個數(shù)相對應，BP網(wǎng)絡的學習樣本采用次要因素標準化的指標值。選取個....

圖2測試樣本的仿真誤差曲線

2.仿真對比分析。根據(jù)以上結果，利用Matlab仿真工具，建立對應神經(jīng)網(wǎng)絡模型，抽取我院研究生10組實際樣本進行仿真分析，得到測試樣本的仿真誤差曲線如圖2所示；同時用仿真數(shù)據(jù)和人工調查數(shù)據(jù)相比較得到如表2的結論。對比表2和圖2的創(chuàng)新能力情況數(shù)據(jù)可以看出，Matlab仿真結果與人工....

本文編號：3952569