發(fā)布時間：2018-06-28 22:08

  本文選題：大學(xué)物理 + 實驗教學(xué)��； 參考：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2017年15期

【摘要】：針對當(dāng)前大學(xué)物理實驗教學(xué)質(zhì)量評價模型存在的局限性,提出改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大學(xué)物理實驗教學(xué)質(zhì)量評價模型。對當(dāng)前大學(xué)物理實驗教學(xué)質(zhì)量評價研究現(xiàn)狀進行分析和探討,并根據(jù)相關(guān)研究建立大學(xué)物理實驗教學(xué)質(zhì)量評價指標體系;采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立大學(xué)物理實驗教學(xué)質(zhì)量評價模型,并針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化問題進行改進;最后通過大學(xué)物理實驗教學(xué)質(zhì)量評價實驗對模型的可行性進行測試。結(jié)果表明,改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了大學(xué)物理實驗教學(xué)質(zhì)量的評價精度,評價結(jié)果更加科學(xué)、可靠,具有廣泛的應(yīng)用前景。
[Abstract]:In view of the limitations of the current university physics experiment teaching quality evaluation model, this paper puts forward the improvement of the quality evaluation model of the physical experiment teaching in the University of neural network, analyzes and probes into the current situation of the quality evaluation of the university physics experiment teaching, and sets up the evaluation index system of the quality of the physics experiment teaching according to the related research. The quality evaluation model of university physics experiment teaching is established by BP neural network, and the parameter optimization of BP neural network is improved. Finally, the feasibility of the model is tested by the quality evaluation experiment of the university physics experiment teaching. The results show that the improved neural network improves the evaluation precision of the College Physics experiment teaching quality. The price results are more scientific, reliable and have wide application prospects.
【作者單位】： 肇慶學(xué)院電子信息與機電工程學(xué)院;
【分類號】：G642.4;O4-4;TP183

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本文編號：2079541