【摘 要】
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为了高效率、低成本地评价高校学生党员的综合素质,采用BP神经网络技术,开发了学生党员考核评价系统。该神经网络使用专家提供的100组数据进行训练,训练结果的相对误差为0.4%
【机 构】
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福建农林大学蜂学学院,福建农林大学金山学院
【出 处】
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福建农林大学学报(哲学社会科学版)
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为了高效率、低成本地评价高校学生党员的综合素质,采用BP神经网络技术,开发了学生党员考核评价系统。该神经网络使用专家提供的100组数据进行训练,训练结果的相对误差为0.4%,采用20组非训练数据进行检验,相对误差为0%。实践表明,即使专家的评价规则很复杂,无法用数学模型直观表达,神经网络也能够仿真专家的思维逻辑,对党员素质进行公平、公正的评价。
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