【摘 要】
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为了进一步提高教学质量评价准确率,提出一种基于主成分分析（PCA）和学习矢量量化神经网络（LVQ）相结合的教学质量评价模型.使用层次分析法（AHP）建立教学质量评价体系,再用主成分分析
【基金项目】
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辽宁省社会科学基金资助项目(L14CYY022);辽宁省教育厅科学研究一般项目(W2015015)
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为了进一步提高教学质量评价准确率,提出一种基于主成分分析（PCA）和学习矢量量化神经网络（LVQ）相结合的教学质量评价模型.使用层次分析法（AHP）建立教学质量评价体系,再用主成分分析提取初始评价指标体系的特征信息,将经过降维处理后的特征信息输入到LVQ神经网络,并对网络模型进行训练和泛化能力测试.实验结果表明,与单一的LVQ和BP神经网络相比,PCA-LVQ网络模型的结构更为简化,学习能力更强,收敛速度更快,评价准确率更高且泛化能力强.
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