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基于PSO-BPNN算法的高校体育教学质量评价模型构建

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随着信息技术迅速发展,智能技术赋能教学质量评价成为新的发展趋势.引入粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization),以高校体育课为例,建立基于PSO-BPNN神经网络算法的教学质量评价模型.为验证该模型评价效果,将采用德尔菲法构建的 26 个教学质量评价指标作为模型输入、评价结果作为输出,进行仿真实验.结果发现,该模型具有较高适应度和较快收敛速度,可自动寻优隐含层神经元数目,满足高校教学质量多元评价模型高精度要求,保证评价结果更加科学准确.

韩征强、孙玉玉、黄建文

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河南科技大学 应用工程学院, 河南 三门峡 472000

河南大学 体育学院, 河南 开封 450056

重庆师范大学 数学科学学院, 重庆 401331

教学质量评价 PSO-BPNN算法 高校体育课 模型构建

国家自然科学基金项目

12101454

2024

重庆第二师范学院学报
重庆教育学院

重庆第二师范学院学报

CHSSCD
影响因子：0.32
ISSN：1008-6390
年,卷(期)：2024.37(2)
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