典型文献
一种优化深度神经网络的高校教学质量预测
文献摘要：
高校青年教师的教学水平是影响教学质量提升的关键因素,也是当前高校教学评估的重要内容之一.为了更加准确地评估高校青年教师教学质量,文中设计一种基于遗传算法优化的深度神经网络评估预测方法.该方法首先对现有文献资料进行分析,结合高校青年教师教学实际情况,确定高校教学质量评估影响因素;然后按照影响因素对高校青年教师教学质量数据进行采集分类,从而获取学习样本;最后建立网络预测模型,在教学质量评估一级指标与二级指标之间构建子网络模型,并在子网络输出与教学质量预测输出之间构建深度神经网络,通过遗传优化算法调整网络的超参数,使得网络预测性能显著提升.仿真结果表明,与已有网络模型相比,所提出的深度神经网络评估预测方法在高校青年教师教学质量预测上的准确度更高,具有广泛的教学管理应用价值.
文献关键词：
高校教学管理;质量评估;深度神经网络;遗传算法;模型预测;深度学习;超参数
中图分类号：
作者姓名：
李琳;江晋;赵旭
作者机构：
西安邮电大学,陕西 西安 710121;西安工程大学,陕西 西安 710048
文献出处：
引用格式：
[1]李琳;江晋;赵旭-.一种优化深度神经网络的高校教学质量预测)[J].现代电子技术,2022(18):148-152
A类：
B类：
深度神经网络,高校教学质量,质量预测,高校青年教师,教学水平,教学质量提升,教学评估,教师教学质量,中设计,遗传算法优化,网络评估,评估预测,教学实际,教学质量评估,质量数据,子网络,遗传优化算法,超参数,预测性能,管理应用,高校教学管理
AB值：
0.225209
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