基于遺傳算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生綜合素質(zhì)測定方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種素質(zhì)測定方法，尤其是一種基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué) 生綜合素質(zhì)測定方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 當(dāng)前的教育理論認(rèn)為，每個人在后天都能得到充分的發(fā)展，然而現(xiàn)在的評價體系 存在很多弊端，已經(jīng)越來越不適應(yīng)學(xué)生的發(fā)展，反而背道而馳。主要表現(xiàn)在：
[0003] 1.評價途徑單一，只是對一張試卷的得分情況進(jìn)行評價，成績是評價的唯一途 徑；
[0004] 2.評價內(nèi)容單一，W書面考試為主，只關(guān)注了學(xué)生的知識掌握情況，缺乏對學(xué)生學(xué) 習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)創(chuàng)新能力的關(guān)注；
[0005] 3.評價方式單一，只通過學(xué)科考試來評價學(xué)生，逐步把學(xué)生培養(yǎng)成會應(yīng)付考試的 機(jī)器，淹沒了學(xué)生在課外的實踐、人際交往能力。
[0006] 目前，中高考的"一考定終身制度"，導(dǎo)致中學(xué)教育過于偏重知識性、技巧性訓(xùn)練， 抹殺了學(xué)生的個性和差異。在一個個鮮活的學(xué)生個體面前，該一制度顯得過于冰冷和僵化， 使我們錯失了很多綜合素質(zhì)高或?qū)W有專長的可造之才。也有越來越多的教育界人±承認(rèn)， 學(xué)生只有差異，沒有優(yōu)劣之分。一張再好的試卷也考不出學(xué)生的綜合素質(zhì)，在學(xué)生能力多元 化、社會人才需求多樣化的今天，用分?jǐn)?shù)該一把尺子衡量個性、專長各異的人才并不公平。
[0007] 學(xué)生素質(zhì)評價是新課程改革的主要內(nèi)容，是二期課程改革精神的要求，新的《課程 標(biāo)準(zhǔn)》對學(xué)科學(xué)習(xí)評價及時地提出了新的理念。理念明確指出，評價的主要目的是為了全面 了解學(xué)生的學(xué)習(xí)過程，激勵學(xué)生主動的學(xué)習(xí)和不斷改進(jìn)教師的教學(xué)過程，應(yīng)建立評價目標(biāo) 多元化，評價方法多樣化，評價過程靈活化的教育評價體系。對學(xué)生學(xué)科學(xué)習(xí)的評價不僅要 關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)成果，更要關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和學(xué)習(xí)過程；不僅要關(guān)注學(xué)科學(xué)習(xí)能力，更 要關(guān)注他們的勞動能力、審美能力和人際交往能力。幫助學(xué)生認(rèn)識自我，實現(xiàn)德智體美勞全 面發(fā)展。在W人為本，促進(jìn)學(xué)生可持續(xù)發(fā)展思想的指導(dǎo)下，很多學(xué)者對學(xué)生綜合素質(zhì)的評價 進(jìn)行了研究。
[0008] 目前的研究成果有，《第5屆教育教學(xué)改革與管理工程學(xué)術(shù)年會論文集》2012中的 《BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高校學(xué)生綜合素質(zhì)評價中的應(yīng)用》，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生綜合素 質(zhì)評價模型；《電腦知識與技術(shù)》2009中的《基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生綜合素質(zhì)評價的算法設(shè) 計》，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生綜合素質(zhì)評價的算法設(shè)計；《河北師范大學(xué)學(xué)報》2011 中的《基于S0FM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生綜合評價》，提出了基于S0FM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生綜合評價模 型；《迂寧師范大學(xué)》2011中的《基于層次分析的初中學(xué)生綜合素質(zhì)評價研究》，提出了基于 層次分析的初中學(xué)生綜合素質(zhì)評價模型；《長江大學(xué)學(xué)報》2008, 5 (4) : 317-319中的《基于 遺傳算法的學(xué)生綜合素質(zhì)評價》，提出了基于遺傳算法的學(xué)生綜合素質(zhì)評價模型；《山東師 范大學(xué)》2007中的《基于模糊評判的高校學(xué)生綜合素質(zhì)評價體系研究》，提出基于模糊評判 的高校學(xué)生綜合素質(zhì)評價模型；《武漢理工大學(xué)學(xué)報》2007中的《基于模糊層次分析法的大 學(xué)生綜合素質(zhì)評價》，提出了基于模糊層次分析法的大學(xué)生綜合素質(zhì)評價模型。
[0009] 但是現(xiàn)有技術(shù)又存在W下缺點；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小點，并且收斂速度 慢，從而導(dǎo)致綜合素質(zhì)測定效率較低；S0FM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在從高維映射到低維容易出現(xiàn)崎變 等問題，從而導(dǎo)致綜合素質(zhì)測定的準(zhǔn)確率較低；層次分析法中當(dāng)指標(biāo)過多時，數(shù)據(jù)統(tǒng)計量 大，該時就需要對眾多的指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，但是對兩兩指標(biāo)的重要程度確定比較困難，甚 至?xí)哟螁闻判蚝涂偱判虻囊恢滦援a(chǎn)生影響，使一致性檢驗不能通過；同時由于客觀事 物的復(fù)雜性或?qū)κ挛镎J(rèn)識的片面性，通過所構(gòu)造的判斷矩陣求出的特征向量（權(quán)值）不一 定是合理的，因此也存在綜合素質(zhì)測定的準(zhǔn)確率較低的問題；基于遺傳算法的學(xué)生綜合素 質(zhì)評價中也用到了層次分析法來確定指標(biāo)權(quán)值，也會導(dǎo)致綜合素質(zhì)測定的準(zhǔn)確率較低的問 題；基于模糊評判的高校學(xué)生綜合素質(zhì)評價方法需要確定評判矩陣，評判矩陣的確定受主 觀因素影響較大，因此也存在綜合素質(zhì)測定準(zhǔn)確率較低的問題；模糊層次分析法雖然改進(jìn) 了層次分析法的判斷矩陣的一致性問題，但是該種方法在一定程度上受較多的主觀因素影 響，各項指標(biāo)權(quán)重的確定還有待進(jìn)一步的改進(jìn)，因而綜合素質(zhì)測定的準(zhǔn)確率也較低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 本發(fā)明的目的在于，提供一種基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生綜合素質(zhì)測 定方法，它可W有效解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，更好的解決學(xué)生綜合素質(zhì)測定問題，使得 測定結(jié)果更加快速、精確。
[0011] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案；基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)的學(xué)生綜合素質(zhì)測定方法，包括W下步驟：
[0012] S1，構(gòu)造樣本數(shù)據(jù)；獲取學(xué)生各項素質(zhì)指標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 樣本；
[0013] S2,確定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層層數(shù)W及各層所含神經(jīng)元的個 數(shù)，同時初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值闊值；
[0014] S3,權(quán)值闊值優(yōu)化：采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值闊值；
[0015] S4,訓(xùn)練及測試；對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并利用未曾訓(xùn)練過的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試；
[0016] S5,學(xué)生綜合素質(zhì)測定；將學(xué)生的各項素質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 從而實現(xiàn)了對學(xué)生綜合素質(zhì)的測定。
[0017] 優(yōu)選的，步驟S1中所述的各項素質(zhì)指標(biāo)包括學(xué)生的德、智、體、美、勞指標(biāo)及其個 性發(fā)展指標(biāo)，可通過學(xué)生學(xué)習(xí)成績、學(xué)生成長檔案成績W及教師對學(xué)生的評定成績獲得，從 而實現(xiàn)了對學(xué)生的綜合素質(zhì)進(jìn)行全方面、多元化的測定。
[0018] 更優(yōu)選的，步驟S1還包括：將獲取的學(xué)生各項素質(zhì)指標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)中的分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)換 為標(biāo)準(zhǔn)分Z，從而可W反映學(xué)生成績在全體學(xué)生成績中的位置，且不受試題難易度的影響， 使得各個學(xué)生的綜合素質(zhì)測定更加客觀、科學(xué)、合理和具有可比性，同時可W更精確的反應(yīng) 學(xué)生的學(xué)習(xí)水平。
[0019] W及將獲取的學(xué)生各項素質(zhì)指標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)中的等級成績轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)分Z。
[0020] 具體的，所述的將獲取的學(xué)生各項素質(zhì)指標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)中的等級成績轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn) 分Z具體包括W下步驟：
[0021] (1)計算評定人員評定的各個等級的人數(shù)比率；
[0022] (2)計算本評定小組1/2的面積與本評定小組W下面積之和；
[0023] (3)計算本評定小組的評分點至Z= 0之間的面積；
[0024] (4)根據(jù)正太分布表，查找與步驟（3)中結(jié)果最接近的P值，與該P值相對應(yīng)的Z 值即各等級中點所對應(yīng)的Z分?jǐn)?shù)。
[00巧]優(yōu)選的，步驟S2中，所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層層數(shù)為1，該隱含層所含神經(jīng)元的個 數(shù)為11個，從而使得對學(xué)生綜合素質(zhì)的測定效率更高同時測定結(jié)果更精確。
[0026] 前述的基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生綜合素質(zhì)測定方法中，步驟S3所述 的采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值闊值具體包括W下步驟：
[0027] a.通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定權(quán)值、闊值長度；
[0028] b