本文關(guān)鍵詞：基于IRT模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)估計(jì)的進(jìn)一步研究

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【摘要】：對(duì)基于IRT模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降維法參數(shù)估計(jì)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)隱層數(shù)及隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行改進(jìn),并對(duì)其降維法中不合理的部分予以修正.通過蒙特卡洛模擬研究結(jié)果表明:對(duì)參數(shù)估計(jì)的各評(píng)價(jià)指標(biāo),改進(jìn)的方法均優(yōu)于原方法.
【作者單位】： 江西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 參數(shù)估計(jì) 項(xiàng)目反應(yīng)理論 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 蒙特卡洛模擬
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(31360237,31300876,31160203,31100756,30860084) 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金(12BYY055,13BYY087) 江西省教育廳科技計(jì)劃(GJJ 3207,GJJ 3208,GJJ 3209,GJJ13226,GJJ13227)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：B841.7
【正文快照】： 0引言項(xiàng)目反應(yīng)理論(item response theory,IRT)是一種新興的心理與教育測(cè)驗(yàn)理論,是在克服經(jīng)典測(cè)驗(yàn)理論局限而產(chǎn)生和發(fā)展的[1].參數(shù)估計(jì)是IRT的重要組成部分,但是由于IRT自身的復(fù)雜性,致使其相關(guān)模型的參數(shù)估計(jì)相對(duì)困難[2].傳統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)方法要求測(cè)驗(yàn)的人數(shù)和題數(shù)都較大時(shí)才有

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：542201