基于SOM神经网络的实习成绩分类评判【毕业论文】

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1、毕业设计（20__届）基于SOM神经网络的实习成绩分类评判摘要神经网络已被广泛地应用于各个领域，在工程中利用SOM神经网络的分类功能可以对事物的有关特征信息进行分类识别。利用这种分类功能，结合VB和MATLAB语言各自的语言优势，编制了小型的辅助评价软件，评价人员根据软件辅助分类评价结果，再结合实际情况，稍做分析调整，就可以确定整个评价群体的实习综合成绩。以浙江省某高校某班级的31名学生作为评判对象，建立能够对实习成绩进行分类的SOM神经网络程序模型，从而完成对实习成绩的分类评判。根据分析结果，证明评价方法在技

2、术上的可行性，尤其在实习学生数较多，评定指标较多的情况下，利用本文所阐述的方法，不但能够减轻教师的工作量，而且可以较轻松并客观合理地给出学生实习的总评成绩。关键词：SOM神经网络；VB和MATLAB；实习成绩；分类评价AbstractNeuralnetworkshavebeenwidelyappliedinvariousfields，inengineeringclassificationusingSOMneuralnetworkfunctionyoucanclassifytheinformationtherel

3、evantcharacteristicsofthings.Usingthisclassificationfunction,VBandMATLABlanguagewiththeirownadvantages,prepareforasmallauxiliaryevaluationsoftware.Accordingtotheresultsoftheclassificationandevaluation,evaluatorscombinewiththeactualsituation,makeslightlyanaly

4、sisandadjustment,candeterminetheintegratedpracticeperformanceofgroupsthroughouttheevaluation.EstablishingtheclassificationoftheSOMneuralnetworkproceduremodel,thuscompletingtheclassificationofPracticePerformanceAssessment,onecollegeofZhejiangProvince,31studen

5、tsinaclassasanobject,Basedontheresultstoprovethetechnicalfeasibilityevaluation,Inparticular,thenumberofstudentsintheinternshipmoretargetsmoreassessthecase,Usingthemethoddescribedinthispapercannotonlyreduceteacherworkload,andcanmoreeasilyandobjectivelyreasona

6、bletogivestudentspracticethetotalgrades.KeyWords:SOMNeuralNetwork;VBandMATLAB;PracticePerformance;ClassificationandEvaluation目录1引言12神经网络理论基础22.1 人工神经网络发展史22.2神经元的结构32.2.1神经元生物学解剖32.2.2神经元的信息处理与传递42.2.3神经元的数学模型42.3神经网络的结构及其功能72.3.1神经网络模型结构72.3.2 神经网络数据计算处理过程8

7、2.3.3神经网络的学习算法83SOM神经网络93.1SOM神经网络的模型与算法93.2SOM神经网络的拓扑结构93.3SOM神经网络权值调整域103.4SOM神经网络运行原理113.5SOM神经网络学习算法124系统的设计、分析与实现134.1系统输入层的设计134.2系统竞争层的神经元节点数目的确定164.3系统竞争层的神经元节点的排列设计174.4系统实现174.4.1在VB6.0中调用和操作Matlab的程序实现174.4.2系统程序实现194.4.3实习成绩分类结果分析255总结和展望276致谢28参

8、考文献291引言随着教育事业的不断发展，如何对一个学生的实习成绩给出较为精确合理的评价已经越来越被学生们关注，合理的评价可以检测学生的实习情况，评价教师的教学效果，有利于推动和促进教学水平的不断提高，以及学生学习的积极性。目前在对学生学习成绩评价体系的研究中，采用的评价方法主要有因子分析法，模糊聚类分析法，相似聚类分析法，统计分析法等[1-3]。学生实习成绩的评定过程中，各评定指标内容