MCAI软件BP神经网络评价模型
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摘要
在MCAI软件评价指标体系建立的基础上,利用人工智能的方法建立了MCAI软件BP神经网络评价模型。该模型具有自学习、自适应的特点,利用层次分析法评价模型所得的评价结果集作为该模型的学习样本,经过训练后的BP神经网络具有"专家"经验,实现了对MCAI软件的评价由定性评价转为定量评价,是对MCAI软件评价方法的创新。
Based on the evaluation index system of multimedia computer assisted instruction(MCAI) software is built,BP neural networks evaluating model of MCAI software is set up by method of artificial intelligence. The model has studies and adapt by self. The evaluate Results of using the evaluationg model of analytic hierarchy process(AHP) of MCAI software by way of study stylebook. The BP neural networks after training by way of expert experience,Realization evaluate of MCAI software from determine the nature to ration. The evaluating model of MCAI software BP neural networks is innovation.
引文
[1]张铮.基于BP神经网络的智能控制器设计及其应用[J].计算机工程与应用,2005,41(13):204-206.
    [2]邱宏茂,刘俊民,范万春.基于BP神经网络的地震信号识别分类[J].计算机应用与软件,2005,22(7):74-76.
    [3]谷震离.多媒体教学软件原形法开发模型[J].计算机工程与设计,2006,27(10):1828-1830.
    [4]姜华,赵洁.基于BP神经网络的学习行为评价模型及应用[J].计算机应用与软件,2005,22(8):89-91.
    [5]安波,唐亮贵,李双庆,等.一个基于BP神经网络的电子商务招标模型[J].计算机工程,2005,31(17):157-159.
    [6]蔡自兴.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社,2005.
    [7]王万良.人工智能及其应用[M].北京:高等教育出版社,2005.
    [8]张仰森.人工智能原理及应用[M].北京:高等教育出版社,2004.

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