基于改进粒子群小波神经网络算法在计算机实训教学质量评估中的应用.pdf

教学质量和评估在高等教育中扮演着至关重要的角色，尤其是在当前科技进步和教育发展并驾齐驱的时代。针对教学质量评估的复杂性和非线性关系，秦轶翚在其研究中提出了一种创新的数学模型，即基于改进粒子群优化（PSO）的小波神经网络（WNN）算法。这种模型旨在提供更精确的教学质量评估，以适应日益增长的职业应用型人才培养需求。 小波神经网络是一种结合了小波理论和神经网络的模型，它能有效地处理非线性问题，尤其适合于捕捉复杂数据集的局部特征。在本研究中，秦轶翚将粒子群优化算法应用于小波神经网络的参数调整，提高了模型的训练效率和预测精度。PSO是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的群体行为来寻找全局最优解。在教学质量评估模型中，PSO用于搜索最佳神经网络权重和阈值，从而优化网络性能。 实验结果显示，采用PSO-WNN模型得到的均方差仅为0.0281，这表明模型的输出值与期望值之间的差距极小，从而提高了教学质量评估的准确性。这一成果对于改善计算机实训教学的质量评估具有显著意义，因为实训教学质量往往受到多种因素的影响，包括教师能力、学生参与度、实训设施和课程设计等，这些因素之间的关系复杂且难以量化。 教学质量评估指标体系的构建是评估过程的基础。传统的评估方法，如人工评估和加权求和，可能存在主观性和可靠性不足的问题。因此，秦轶翚的研究采用了更先进的方法，如模糊数论、多元线性回归、偏最小二乘法和层次分析法等，这些方法能够对评估结果进行更深入的统计分析，提高评估的客观性和精确性。 总的来说，这项研究展示了如何利用信息技术，特别是改进的PSO-WNN算法，来科学、准确地评估计算机实训教学质量。这种方法有望为高等教育机构提供一个有效工具，以适应政策导向和市场需求，确保教学质量和人才培养的质量。未来的研究可能进一步探索如何将此模型应用于其他学科或教育领域，以提升整体教育质量。