基于模糊神经网络的大学生综合素质评价
大学生综合素质评价方法_模糊综合评估法
因此, 该学生的综合素质评价的模糊综合评价 排 序值为 87. 85, 属于 良 , 这 样就把 本 专业 的全 体 学 生定性分为优、 良、 中、 差四个等级。每位学生的排 序 值计算出来后, 自然就定量地排出本专业 105 名学 生 的综合素质排名。 在应用过程中需要注意以下两点: ( 一) 关于权重的分配 模糊综合评估 法中各 因素的 权重 分配对 于使 用
0. 2, B 2 = ( 0 . 6 , 0 . 2 , 0 . 2) 0 . 6 , 0. 4, = ( 0 . 32, 0. 48 , 0. 2, 0)
0 . 6, 0 . 3, 0 . 3,
0. 2, 0. 1, 0. 3,
0 0 0
0. 7, 0. 6, B 3 = ( 0. 4, 0. 2, 0. 2, 0. 1, 0. 1) 0. 5, 0. 3, 0. 3, = ( 0. 56, 0. 27, 0. 17, 0)
大学生综合素质评价指标体系 一级指标 思想品德素质 智力素质 能力素质 体育成绩 政治表现 二级指标 道德修养 遵纪守法 学习态度 劳动态度 卫生习惯 学习成绩 自学能力 体育成绩 实验成绩 科研能力 文体活动 实践成绩 创新能力 身体素质 表达能力 管理能力 R = Bi = A i
( 二) 将评价指标集细分为二级评价指标因素集 设为 U = ( U i1 , U i2 Uin ), 同 时确定 次级 指 标的权重, 设为 A = ( ai1 , ai2 , , ain ) 。 并进行等级评 定, 设为 4 个等级, 即 V = ( V 1, V 2 , V 3 , V 4 ) = ( 优, 良, 中, 差) 。 最后再设计各二级指标的等级评价结 果, r ij = 评此等级人数 / 评价者人数( i = 三) 建立单因素评价矩阵 R i , 并对 U i 进行综合 评价 其评价值为 B i :
基于模糊逻辑的学生综合素质评价研究
基于模糊逻辑的学生综合素质评价研究在传统的学生评价体系中，通常仅考虑学生在学术成绩方面的表现，忽视了学生的其他方面，例如人际关系、领导力、创造力、自信心等等。
这些方面显然对学生的未来发展有着至关重要的影响。
因此，在现代教育中，已经越来越重视学生的综合素质评价。
本文将着重介绍一种基于模糊逻辑的学生综合素质评价方法。
一、模糊逻辑初探模糊逻辑是处理不确定性问题的一种数学方法，也称为模糊数学。
与传统的布尔逻辑不同，模糊逻辑允许真假之间存在模糊的、不确定的中间状态，因此更能处理现实生活中涉及到的模糊、不确定的问题。
在学生综合素质评价中，某些方面的评估往往也存在着模糊、不确定的情况。
例如，考虑一个学生在人际关系方面的表现。
没有一个确定的标准能够用来衡量一个学生在这方面的表现究竟好坏，而是需要一些模糊的指标，例如这个学生是否有能力和同学们和谐相处，是否能够积极参与班级活动等等。
这时候，采用模糊逻辑方法进行评价就会更加合理。
二、学生综合素质评价指标在进行学生综合素质评价时，需要考虑一系列指标。
这些指标应该能够反映出学生的各方面表现。
下面列举一些可能的指标：1. 学术成绩：这可以作为一个基本的指标。
虽然学生的其他方面表现也很重要，但是学生的学术成绩往往也会影响到其未来的发展。
2. 人际关系：这指的是学生是否能够和同学、老师、家长等人良好相处。
3. 领导力：这指的是学生是否能够在班级、社团等组织中发挥领导作用。
4. 创造力：这指的是学生是否有独特的思维方式和创造性思维能力。
5. 自信心：这指的是学生是否有较高的自信心和自我评价。
以上只是一些可能的指标，实际评价中可能需要考虑更多的因素。
重要的是，这些指标需要尽可能地客观。
三、基于模糊逻辑的评价方法在传统的评价方法中，通常是将各个指标加权求和，得到一个综合得分。
这种方法存在一些不足之处，例如需要对各个指标进行比较，并给出相应的权重，这个过程常常需要专家们的经验和判断。
基于综合模糊评价的大学生综合素质评价研究
如果把大学 生综合素质作为一个模糊集合 ， 那 么它 的元
素就是影响综合素质评价结果的各项指标． ２ ． １ 大学生综合素质模糊评价模型（ 图１ ）
２ ． ２ 对 大 学 生综 合 素 质 进 行 模 糊 评 定 ２ ． ２ ． １ 二 级 模 糊 评 价
水平 四部分． 文章利用综合模糊评价法对大学生综合素质评
王 建 华
（ 吕梁学 院 数学 系 ， 山西 离石 ０ ３ ３ ０ ０ ０ ）
摘
措施 。
要： 应用模糊数学综合评价理论 ， 对 大学生思想道德素质、 业务文化素质、 身心素质 、 实践 能力与技 能水平
四部 分进 行综合 素质评价 实证研 究。结果表明 ， 大学生综合素质的评价是提 高 自身素质 ， 适应社会 需要 的一项重要 关键 词 ： 模糊综合评价 ； 综合素质 ； 评价矩 阵； 权重 中图分类号 ： Ｏ １ ５ ９ 文献标 识码 ： Ａ 文章编号 ： ２ ０ ９ ５—１ ８ ５ Ｘ（ ２ ０ １ ５ ） ０ ３— ０ ０ ２ ２ — ０ ２
１ ． ２ 综 合 模 糊 评 价 法 的 步 骤
如果影响某一事物的多个模糊 因素 中， 每个因素又 由若 干个子因素来确定． 表 １ 就称为二级模 糊评 价 ． ２ ． ２ ． ２ 对大学生综 合素质进行模糊评定
对于 图１ 所示 的大学生综合素质模 糊评价模型 ， 进 行 二
级模糊评价的方法是 ： 首先 由第三层各因素对第 二层 相对应
价模型进行实证研究． 期望能对 大学生 提高 自身 综合素 质 ， 适应社会发展需要提供有价值的参考 ．
１ 综 合 模 糊 评 价 法
１ ． １ 综 合 模 糊 评 价 法
对影响某一事物多个模糊 因素进行 的综合评价 ， 称为一
基于模糊综合评价的学生素质评价系统的设计
144科技探讨现代企业教育M OD ER N EN TERPR I SE ED U C ATI O N等物理环境形成局部网时通过服务器或共享数据库实现数据共享这样提供的物资需用数据和定额数据供系统内计划管理使用实现物资供需平衡计算提供物资管理方面信息辅助企业领导决策加强物资使用监督和财务监督提高物资管理水平具有重要作用四结论随着科学技术的发展物资管理工作也在向现代化管理模式发展物资管理是企业生产经营管理的一项重要内容是保证企业生产和提高经济效益的重要环节在物资管理工作中物资管理的中心问题就是要做到物资供应好周转快消耗低费用省并保证企业生产经营持续有效地进行取得更好的经济效益参考文献1关于科研设备物资采购制度改革的实施建议王兴福潘恩超防化研究-2006年1期2零库存在军事医学科研物资管理中的应用李小啸海军医学杂志-2005年2期3管理和服务是搞好科研物资供应的关键葛相敏中国物资流通-2000年3期4浅谈石油化工科研单位的物资管理郑庆来辽宁化工-2002年8期1评价体系的设立一个评价标准的难度值主要从教师和学生两方面的因素来考虑不同的学生对教学效果的好坏有不同的看法这主要由学生的主观思想来确定同时还要受其他因素的影响对于教学主管部门来说确定教学效果尺度值主要以其主观意见教学经验和教学大纲的要求作为依据可以建一个模糊综合评判模型让学生和教师对教学效果尺度值进行评估最后把采集到的各类信息材料进行定性与量的分析归纳2测评数据数字模型模糊综合评判方法是一种运用模糊数学原理分析和评价具有模糊性的事物的系统分析方法是以模糊推理为主的定性与定量相结合!精确与非精确相统一的分析评价方法由于这种方法在处理各种难以用精确数学方法描述的复杂系统问题方面所表现出的独特的优越性因此可以用在对教学效果尺度值的确定上确定教学效果尺度值需考虑的因素比较多在这种情况下采用多层次模糊综合评判的方法对试题难度值进行评判2.1设评价因素集由表1可知评价要素集合为:U={U1,U2}其中各单要素子集U i(i=1,2)分别为U1=部门因素={u11,u12,u13}U2=学生因素={u21,u22,u23}2.2设评判集根据评价决策的实际需要,将评价等级标准划分为:难较难一般较易和易五个分类等级即评语集合为V={v1v2v3v4v5}={难较难一般较易易}对应于数字将其规定为V={10.80.60.40.2}2.3权重分配在进行模糊综合评判时权重对最终的评价结果会产生很大的影响不同的权重有时会得到完全不同的结论为了衡量下层各指标对上层指标的相对重要性需要确定下层评价指标的权重系数常见的确定权重系数的方法有主观经验判断法专家调查法或专家估计法评判专家小组集体讨论投票表决法和层次分析法(即A H P方法)[1]为了保证确定的权重系数的客观性公正性和科学性常常将上述几种方法结合起来使用本文采用专家估计法来确定权重考虑到在确定教学效果尺度值时所抽查的学生的个数有限不能够代表所有学生的情况还是依据主要督查教师的经验来确定所以教师评价因素中的权重较大一些所确定的权重如下所示A=(0.60.4)A1=(0.30.40.3)A2=(0.20.50.3)A1,A2所确定的权重是各元素相对于其上一层次元素的相对重要性权重值它们所取得的值和目标因素集中的因素一一对应2.4收集模糊评价信息先设计出教学效果尺度值调查表把表中评价指标分为好较好一般/较差和差5个等级让评价者对各指标做出等级评定根据评价人员的大量模糊信息用模糊数学的理论与方法进行推理与运算就可评价出教学效果尺度值在多大程度上为好多大程度上为差再根据最大隶属度[1]原则即最大隶属度的等级原则为教学效果尺度值的模糊综合评价结果然后再设计出学生教师按等级评定各指标的统计表选取50名学生和有关专家教师组成评审团对评价指标体系中第二层各个元素进行单因素评价表250名专家教师和学生按等级评价教学效果尺度值所属指标的人数统计基于模糊综合评价的学生素质评价系统的设计文小华华中科技大学控制科学与技术系430073摘要随着计算机技术的发展和素质教育的要求我院在教学中注重教学监控体系的建设建立了教学综合评价体系准确确定评价体系教学效果尺度值是评价系统中的需要解决的重要问题只有科学地确定教学效果尺度值才能在评价时使评价标准公正合适不出现评价难度偏高或偏低的情况一般的做法是根据有经验的老老师的主观意见来确定教学效果尺度但难以准确的与学生的实际状况和教学的客观情况相联系本文用模糊数学中的模糊综合评价法对教学效果尺度值进行了较深入的研究建立基于模糊综合评价法学生素质评价系统关键词模糊综合评价项目学生素质评价系统1452006年第7期下学术理论现代企业教育M OD ER N EN TERPR I SE ED U C ATI O N 现代企业教育3.系统结构从系统层次来看先进的学生素质评价系统应是一个典型的C /S 与B /S 相结合的B r ow ser -D B Ser ver -C l i ent 基于三层架构的I nt r anet 和I nt e r ne t 应用系统Br ow ser 端是一个网络信息发布平台使得教师和学生可以自由查询如考试成绩练习题库教师信息课件等各类教务信息而且对诸如学生选课信息的采集等适合网上处理的工作也应由B r ow s e:端完成另外必须设立一个Cl i e nt 端完成教务数据的集中处理和管理系统基本管理模式是以教务管理决策部门(如成教处)为控制中心对所涉及的所有数据进行集中的统一的管理其它部门(如各院系专业等)安装本系统客户端软件后作为工作站在主管部门的授权下可以对本部门数据进行录入修改查询统计打印等操作这样就将教学评价的绝大部分工作分解到各基层单位从而能够及时高效地完成数据处理数据处理模型是以教学计划为中心结合学生学籍数据教师数据自动生成开课数据教材计划数据并自动发布到网上获得学生选课数据制定培养项目数据及考核方案最后实现综合考核成绩的网上发布表1计算机文化基础课综合考核标准考核项目项目指标尺度值权重比例作业每周一次0.100.310实验及实验报告每周一次0.150.420课件制作一个0.050.35文献综述一篇0.050.25打字速度60字/分0.10.65电子邮件附件的正确收发0.050.55电子表格班级信息管理0.10.55期末考试主要知识点学习0.20.915%实操0.15 1.020%4.数据库设计表1:用途该库中记录了学生平时所有考查项目作业实图1-1数据流程图验提问课题5结论实践证明基于模糊综合评价法学生素质评价系统可以使教学效果评价公正适度不出现偏高或者偏低的情况但从上述的计算分析中可以看出欲使模糊综合评价方法所得到的结论能够比较客观的反映待评价的问题要求测试样本必须足够大只有这样才能使得出的评价矩阵比较客观的反映大部分人的要求使评判的准确度更高参考文献[1]易继锴侯媛彬智能控制技术[M ].北京:北京工业大学出版社1999[2]王旭景王铁宁模糊综合评价方法在教学质量评估中的应用[J].装甲兵工程学院学报200115(3)[3]张国际用模糊综合评价法评估试题库系统[J ].鞍山钢铁学院学报2001,24(6).责任编辑张棣1导言随着通讯网络特别是I NTERN ET 的高速发展利用网络作为信息交流和信息处理变得越来越普遍在与日俱增的网络活动中计算机数据的安全问题也越来越显得重要和突出现代的计算机数据加密技术就是适应网络安全的需要应运而生的现在有两类加密技术:对称密钥加密法和非对称密钥加密法[唐正星net 2001-04-19]对称密钥算法可以进一步分为块加密bl ock ci pher s 和流加密st r ea m ci pher s 块加密法一次加密成块的数据一般是64位8字节的文本而流加密则加密位流理论上讲增量是一个位但实现时通常每次作用于明文的一个字节--将连续生成的密钥流与明文相组合2流加密法一个简单的流加密法需要一个随机的二进制位流作为密钥通过将明文与这个随机的密钥流进行X OR 逻辑运算就可以一种新的流加密算法三维CA 流加密法王家红大理州财贸学校计算机教研室671000摘要流加密在加密技术中因其具备加密速度快加密原理简单容易实现等优点而被广泛应用本文对流加密法进行了深入研究和分析在原有的加密法的基础上撮出了新的加密算法三维CA 加密算法并对三维CA 加密算法进行描述及分析关键词加密算法对称加密算法流加密法单元自动操作CA 三维CA 加密算法学生教师教师档案组卷试卷考核资格确认学号/准考证号学生档案考试/练习评分答案试题库系统管理员教师考核项目学生平时成绩输入报表学生成绩学生综合考核成绩考核方案考场管理查询明文密钥流密文密钥流明文XORXOR图流加密的过程。
大学生综合素质的模糊综合评价模型
大学生综合素质的模糊综合评价模型一、常见综合评价方法分析比较综合评价方法又称为多指标综合评估技术。
综合评价是对一个复杂系统的多个指标信息，应用定量方法，对数据进行加工和提炼，以求得其优劣等级的一种评价方法。
综合评价的目的是发现问题，排出优劣次序。
目前，综合评价的方法有很多，如综合评分法、综合指数法、层次分析法、TOPSIS 法、以及模糊综合评价法等，现分别概述总结如下：l、综合评分法(synthetical scored method)：建立在专家评价法基础上，根据评价目的及评价对象的特征选定必要的评价指标，逐个指标订出等级，每个等级的标准用分值表示，然后以恰当的方式确定各评价指标的权数，并选定累积总分的方案以及综合评价等级的总分值范围，以此为准则，对评级对象进行分析和评价，以决定优劣取舍的综合评价方法。
2、综合指数法(synthetical index method)＆"：利用综合指数的计算形式，定量的对某现象进行综合评价的方法。
3、层次分析法(analytic hierarchy process)：常用于确定指标权重，也可进一步进行综合评价。
基本思路是用系统分析方法，对评价对象依评价目的所确定的总评价目标进行连续性分解，得到各级(各层)评价目标，并以最下层作为衡量目标达到程度的评价指标。
然后依据这些指标计算出综合评分指数，对评价对象的总评价目标进行评价，依其大小来确定评价对象的优劣等级。
4、Topsis法：系统工程中有限方案多目标决策分析的一种常用方法"。
是基于归一化后的原始数据矩阵，找出有限方案中的最优方案和最劣方案(分别用最优向量和最劣向量表示)，然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。
5、模糊综合评价法：模糊综合评价就是应用模糊变换原理和最大隶属度原则，考虑与被评价事物相关的各个因素，对其所做的综合评价。
基于直觉模糊集合的大学生综合素质评价
基于直觉模糊集合的大学生综合素质评价孙晓玲;王宁【摘要】文章利用直觉模糊集合可以较完整地表达不确定信息的优势建立了一个新的大学生综合素质评价模型.根据评价对象与理想解、负理想解的距离计算公式,评价对象与理想解的相对贴近度计算公式和TOPSIS方法,计算出大学生素质的直觉模糊综合测评值.实例分析表明,给出的评价模型可以利用Matlab软件进行仿真计算,与模糊综合评价方法相比具有更高的执行效率,因此更加有效并且实用.%Using the advantage of intuitionistic fuzzy sets that can be more complete in expressing uncertain information,a new evaluation model of comprehensive quality of college students is established.Based on the distance calculation formulas of evaluation objects with the ideal solution and negative ideal solution,the relative closeness degree formula and the TOPSIS method,the intuitionistic fuzzy comprehensive evaluation value of the quality of college students is calculated.Example analysis shows that this evaluation model can make use of the Matlab software pared with the existing fuzzy comprehensive evaluation method,the proposed evaluation method is more efficient,thus more effective and practical.【期刊名称】《合肥工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(036)008【总页数】4页(P1002-1005)【关键词】直觉模糊集合;模糊综合评判;TOPSIS算法;综合素质评价;理想解【作者】孙晓玲;王宁【作者单位】合肥师范学院数学系,安徽合肥230601;合肥师范学院数学系,安徽合肥230601【正文语种】中文【中图分类】TP273.40 引言大学生综合素质测评是对大学生的一种评价指标，内容通常包括德育测评、智育测评、体育测评和能力测评4个方面。
基于灰色神经网络的学生综合素质评价研究
基于灰色神经网络的学生综合素质评价研究近年来，学生综合素质评价越来越受到教育界的关注。
传统的学生评价方法主要以考试成绩为主，评价结果单一、不全面，且容易造成学习焦虑、成绩压力等负面效应。
而综合素质评价则能够更好地反映学生的全面素质和综合能力，发现学生的优势和不足，不仅有助于教育资源的优化配置，也有利于学生个人发展。
本文将探讨基于灰色神经网络的学生综合素质评价方法。
一、灰色理论灰色理论是一种应用数学理论。
在许多现实世界问题中，我们往往面临着少量的、具有不完全信息的数据，而无法对其进行充分的分析和预测。
灰色系统理论通过建立模型进行分析，能够在短时间内对少量的不完全信息进行预测和决策。
灰色模型可以看作混合模型，有确定部分和不确定部分。
模型参数确定的部分叫做白化过程，而不确定部分叫做灰化过程。
模型的基本思想是把不确定信息用确定性信息代替，使分析结果更为可靠。
二、神经网络神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型。
它由节点和边组成，节点表示神经元，边表示不同神经元之间的连接。
信号从输入层经由中间层中的神经元传递至输出层，完成对样本的识别和分类。
神经网络模型能够自适应地调整参数和权重，适应复杂的非线性关系，学习到样本之间的潜在联系，具有较高的分类和预测能力。
三、基于灰色神经网络的学生综合素质评价模型基于灰色神经网络的学生综合素质评价模型主要分为两步：1. 构建灰色神经网络模型。
首先，根据学生综合素质评价指标，提取可行性指标作为模型的输入。
可行性指标应当满足具有量化可比性的要求，如成绩、社会活动时长等。
其次，对提取的指标进行数据预处理，包括归一化、标准化等，以保证数据之间的可比性。
最后，基于神经网络模型进行数据训练和预测，得出灰色预测值。
2. 建立评价模型并进行评价。
建立评价模型是为了综合考虑各个指标之间的关系，并将灰色预测值与实际值进行比较，得出综合评价结果。
具体实现可以采用层次分析法、主成分分析法等，选取适宜的方法对指标进行加权，构建评价模型。
基于模糊综合评判的大学生综合素质测评系统的设计与实现
《基于模糊综合评判的大学生综合素质测评系统的设计与实现》xx年xx月xx日CATALOGUE目录•引言•模糊综合评判理论概述•基于模糊综合评判的大学生综合素质测评模型设计•基于模糊综合评判的大学生综合素质测评系统实现•系统测试与结果分析•结论与展望01引言背景随着高等教育的普及，大学生数量增多，社会对大学生的综合素质要求也越来越高。
为了更好地培养和提高大学生的综合素质，需要进行科学有效的评估和管理。
意义通过设计和实现基于模糊综合评判的大学生综合素质测评系统，可以更加客观、公正地评价大学生的综合素质，有利于提高大学生的综合素质水平，增强其就业竞争力，同时也有助于高校提高教育质量和人才培养水平。
研究背景与意义本研究的主要内容是设计并实现一个基于模糊综合评判的大学生综合素质测评系统。
首先，确定大学生综合素质评价的指标体系；其次，利用模糊数学理论建立模糊综合评判模型；再次，设计和开发一个适用于大学生综合素质测评的系统；最后，对系统进行测试和验证。
研究内容本研究采用理论研究和实证研究相结合的方法。
首先，通过文献综述和专家咨询，确定大学生综合素质评价的指标体系；其次，利用模糊数学理论建立模糊综合评判模型；再次，利用计算机编程语言（如Java、Python等）设计和开发一个适用于大学生综合素质测评的系统；最后，通过实际测试和用户反馈，对系统进行验证和改进。
研究方法研究内容与方法02模糊综合评判理论概述模糊综合评判是一种基于模糊数学的多层次、多因素决策方法，它通过将多个因素或指标综合考虑，得出一个综合评价结果。
这种方法在处理具有模糊性的问题时具有很大的优势，能够避免传统数学方法对精确性的过度追求。
在模糊综合评判中，每个因素或指标都被赋予一定的权重，这些权重是根据各因素的重要性来确定的。
评价结果是一个向量，其中每个元素代表了相应因素的得分。
VS确定评价因素首先需要确定评价的因素或指标。
这些因素应该能够全面反映被评价对象的特征。
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技术创新《微计算机信息》(管控一体化)2010年第26卷第6-3期360元/年邮局订阅号：82-946《现场总线技术应用200例》软件时空基于模糊神经网络的大学生综合素质评价Comprehensive Quality Evaluation of College Students Based on Fuzzy Neural Network(北京服装学院)王桂芳范秀娟WANG Gui-fang FAN Xiu-juan摘要:在分析与大学生综合素质有关的诸多因素的基础上,本文把模糊理论与神经网络相结合,提出了大学生综合素质改进的模糊神经网络综合评价方法,并结合本校制定的学生综合素质指标体系,进行了综合素质的评价分析,其评判结果合理,方法简便实用。
该方法网络识别率超过传统的简单加权方法,克服了模糊系统中的精度问题,其效果又比仅使用人工神经网络系统优越。
关键词:综合素质;模糊理论;人工神经网络;模糊神经网络中图分类号:TP183文献标识码:A Abstract:Building on the analysis relating to the factors on college students'comprehensive quality,in this paper,fuzzy theory and neural networks are proposed to improve the quality of college students'comprehensive evaluation method of fuzzy neural bined with school -established college students'comprehensive quality target system to develop a evaluation analysis of compre -hensive quality,the evaluation results are reasonable and the method is simple and practical.The network recognition rate of this method surpasses the traditional simple weighted,it overcomes the accuracy problems in the fuzzy system,and what ’s more,its effect is superior to that from the usage of artificial neural network system.Key words:comprehensive quality;Fuzzy theory;Artificial Neural Network;Fuzzy Neural Network (FNN)文章编号:1008-0570(2010)06-3-0210-02引言随着素质教育的深化,大学生综合素质的评价成为一个重要的、同时也是具有一定难度的课题。
影响大学生综合素质的因素包含大量的不确定性,难以给出确切结论,而模糊数学是解决这一问题的有力工具。
模糊系统具有很强的逻辑性,它善于表达人的经验性知识,可以处理带模糊性的信息,但模糊系统有其自身的局限性,它是在人为选定隶属函数和模糊推理的基础上,对信息进行加工、记忆和处理的一种信息处理系统,而人工神经网络的优点是善于对网络参数进行自适应学习,并且具有并行处理及泛化能力,其缺点是不适于表达基于规则的知识,权值往往没有实际意义。
将两者结合起来的模糊神经网络系统(Fuzzy Neural Networks,简称FNN),可以取长补短,兼具二者的优点,具有学习和泛化能力,能根据积累的经验知识自动改善系统的性能,网络的权值也具有明确的模糊逻辑意义。
基于此,本文尝试采用改进的模糊神经网络对大学生综合素质进行评估。
1建立大学生综合素质指标体系大学生除了要具备深厚的专业知识和较强的专业能力外,还需具备较高的思想素质、身心素质和基本的文化素养。
根据实际操作,我们可将其归纳为5个一级指标,即思想道德素质、专业素质、身心素质、文化素质、能力素质。
14个二级指标包括政治素质、道德素质、观念素质、专业理论、专业技能、科技训练、艺工教育渗透度、心理素质、身体素质、文化艺术修养、艺术知识和人文社科知识、组织管理能力、科技创新能力、艺术创新能力。
2模糊神经网络理论2.1模糊神经网络系统结构本文选择四层改进FNN 系统对大学生综合素质进行评价,它们分别是输入层、隶属度函数生成层、推理层及反模糊化层。
如图1所示。
图1模糊神经网络结构图第一层:输入层。
它的作用是将输入值直接传递到第二层,结点的个数为输入数据的个数n 。
该层的输入为大学生综合素质指标体系中各项指标的成绩。
第二层:隶属度函数生成层。
其神经元个数等于模糊规则数乘以n 。
该层将输入变量模糊化,输出对应模糊集的隶属函数,根据选择的隶属函数的形式得到相应参数集。
由于隶属函数的选取会影响模糊系统逼近函数的效果,而三角型隶属函数只要简单的学习规则就可以表示丰富的模糊信息,本文选取三角型隶属函数作为模糊集合函数,即:,式中是参数集,表示隶属函数的中心,决定隶属函数的宽度。
当这些参数的值改变时,三角函数也随之改变,这样就王桂芳:研究生Áµcos(())ÁÂÁÂÁÁÂb x m µ=−{,}ÁÂÁÂm σÁÂm ÁÂb 210--邮局订阅号：82-946360元/年技术创新软件时空《PLC 技术应用200例》您的论文得到两院院士关注展示了模糊集的不同隶属函数形式。
第三层:推理层。
其结点的个数为k,它是采用一种基于样本间相似性度量的、间接的、非监督的学习方法,即K-means 方法对样本聚类后得到的。
每个结点代表一个规则,它的输出是所有输入信号的积:。
每个结点的输出表示一个规则的激励强度。
第四层:反模糊化层。
输出为。
常规基于模糊系统的神经网络输出为因此改进的模糊神经网络计算比较简单,具有更好的全局逼近性。
2.2网络学习算法本文采用的FNN 的学习算法是基于BP 算法提出的,由于隶属函数和模糊规则已经含于神经网络中,运用这样的“模糊推理机”进行训练,在学习中不断修正隶属函数,并抽取出可靠性更高的模糊推理模型。
将获得的已知个样本对送入模糊神经网络中学习,样本所对应的参数值向量作为模糊神经网络的输入,与之对应已知的输出参数值作为网络的理想输出,为网络通过计算在反模糊化层的网络输出。
定义网络的误差能量函数为:最小,其中为实际输出值,为期望输出值,为平方误差函数。
学习过程中对的调整量用下列公式表示:(1)(2)(3)其中为网络的学习速率。
FNN 的工作原理是:对于每一次循环的样本训练,存在两个过程----向前传递过程和向后传递过程。
向前传递过程,输入信号由输入端进人,经过中间神经元,传送到输出端,由最小方差估计调整输出层的权重和参数,然后计算出输出值的误差;向后传递过程,将获得的误差信号,有输出端向输入端传递,调整相应各层的参数。
通过公式(1)(2)(3)调整网络参数,使网络达到最佳效果。
当要对新的对象进行评估时,只需输入待预测对象的指标因素向量,即可经网络计算得到其综合素质评价值。
FNN 采用BP 算法(反向传播算法)和模糊推理相结合的混合算法,训练生成模糊神经网络,这种混合算法优于单纯的BP算法,加权效率高,收敛速度快。
3实例以本校工信学院05级的120名学生为例,根据测试和调研等方法得到各项指标值,采用专家打分法得到其综合评价值。
其中将前110名学生的成绩数据作为样本对送入模型进行训练,通过网络不断的学习和训练,将以往的经验和获得的专家知识都积累到网络结构中。
后10名同学的成绩作为测试数据。
本文通过聚类分析把模糊规则分为5类,并赋予随机初始值,设定网络学习速率大小为0.03,最大迭代次数为1000,最小误差为0.1。
利用已训练好的网络对后10名学生的综合素质进行评价,网络输出结果见表1.表1预测数据实际评价结果与网络输出结果对比从表的结果看,该模型的输出辨识值与真实值之间的误差很小。
且训练样本越多,该数学模型就越能准确地根据各评价指标来描述学生综合素质的优劣。
测试样本数据用模糊神经网络得到的仿真结果为:图2为后10组数据经过模型后测试样本图像与目标图像的对比,由图可见经过网络训练后两条曲线基本重合,说明模糊神经网络模型精度比较高,能有效的评价学生的综合素质。
图3为误差下降变化曲线,从图中明显的看出曲线基本上趋于直线下降,说明其收敛速度快。
图2预测图像与目标图像的对比图3误差变化曲线4结论本文根据改进的模糊神经网络的理论优势,尝试将其应用于既有的大学生综合素质评价中,实际评价结果与本方法计算结果表明,基于模糊神经网络的大学生综合素质评价方法能够较好模拟专家评价的全过程,有机结合知识获取、专家系统和模糊推理的功能,运行结果合理可行,评价效果良好。
本文作者创新点:尝试把三角型隶属函数作为模糊集合函数建立模糊神经网络模型,并初次将此模型应用于大学生综合素质评价中,达到较好的效果。
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