[发明专利]基于遗传算法优化BP神经网络的学生综合素质测定方法在审
| 申请号： | 201510252506.6 | 申请日： | 2015-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN104867074A | 公开（公告）日： | 2015-08-26 |
| 发明（设计）人： | 原慧琳;付佳 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06Q50/20 | 分类号： | G06Q50/20;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京联创佳为专利事务所(普通合伙) 11362 | 代理人： | 刘美莲;郭防 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法优化BP神经网络的学生综合素质测定方法，包括以下步骤：S1，构造样本数据：获取学生各项素质指标的样本数据，作为BP神经网络的训练样本；S2，确定网络拓扑结构：确定BP神经网络隐含层层数以及各层所含神经元的个数，同时初始化神经网络的权值阈值；S3，权值阈值优化：采用遗传算法优化BP神经网络的权值阈值；S4，训练及测试：对BP神经网络进行训练，并利用未曾训练过的数据进行测试；S5，学生综合素质测定：将学生的各项素质指标数据输入训练好的BP神经网络，从而实现了对学生综合素质的测定。本发明提高了学生综合素质评定的效率和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 优化 bp 神经网络 学生 综合素质 测定 方法 | ||
【主权项】：
基于遗传算法优化BP神经网络的学生综合素质测定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，构造样本数据：获取学生各项素质指标的样本数据，作为BP神经网络的训练样本；S2，确定网络拓扑结构：确定BP神经网络隐含层层数以及各层所含神经元的个数，同时初始化神经网络的权值阈值；S3，权值阈值优化：采用遗传算法优化BP神经网络的权值阈值；S4，训练及测试：对BP神经网络进行训练，并利用未曾训练过的数据进行测试；S5，学生综合素质测定：将学生的各项素质指标数据输入训练好的BP神经网络，从而实现了对学生综合素质的测定。
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