JOURNAL OF LIGHT INDUSTRY

CN 41-1437/TS  ISSN 2096-1553

人工神经网络在大学生学习水平测试中的应用

关宏波 石东伟 李刚

关宏波, 石东伟, 李刚. 人工神经网络在大学生学习水平测试中的应用[J]. 轻工学报, 2011, 26(1): 122-124. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.01.031
引用本文: 关宏波, 石东伟, 李刚. 人工神经网络在大学生学习水平测试中的应用[J]. 轻工学报, 2011, 26(1): 122-124. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.01.031
GUAN Hong-bo, Dong-wei and LI Gang. Application of artificial neural network in evaluation of undergraduates' learning level[J]. Journal of Light Industry, 2011, 26(1): 122-124. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.01.031
Citation: GUAN Hong-bo, Dong-wei and LI Gang. Application of artificial neural network in evaluation of undergraduates' learning level[J]. Journal of Light Industry, 2011, 26(1): 122-124. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.01.031

人工神经网络在大学生学习水平测试中的应用

  • 基金项目: 2009年郑州轻工业学院大学生科技创新项目
    国家自然科学基金项目(10701066)

  • 中图分类号: O242.2

Application of artificial neural network in evaluation of undergraduates' learning level

  • Received Date: 2010-10-23
    Available Online: 2011-01-15

    CLC number: O242.2

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  • 引证文献数: 0
文章相关
  • 收稿日期:  2010-10-23
  • 刊出日期:  2011-01-15
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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关宏波, 石东伟, 李刚. 人工神经网络在大学生学习水平测试中的应用[J]. 轻工学报, 2011, 26(1): 122-124. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.01.031
引用本文: 关宏波, 石东伟, 李刚. 人工神经网络在大学生学习水平测试中的应用[J]. 轻工学报, 2011, 26(1): 122-124. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.01.031
GUAN Hong-bo, Dong-wei and LI Gang. Application of artificial neural network in evaluation of undergraduates' learning level[J]. Journal of Light Industry, 2011, 26(1): 122-124. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.01.031
Citation: GUAN Hong-bo, Dong-wei and LI Gang. Application of artificial neural network in evaluation of undergraduates' learning level[J]. Journal of Light Industry, 2011, 26(1): 122-124. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.01.031

人工神经网络在大学生学习水平测试中的应用

  • 郑州轻工业学院 数学与信息科学系, 河南 郑州 450002;
  • 河南科技学院 数学系, 河南 新乡 453003
基金项目:  2009年郑州轻工业学院大学生科技创新项目国家自然科学基金项目(10701066)

摘要: 通过将原始分转换为有效标准分,并将各科成绩标准化为无量纲的相对评价值,构建了大学生学习水平非线性评价模型.实例分析表明,该模型可以清除主观因素,较好地对学生的学习水平进行综合评价.

English Abstract

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