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神经网络类论文范本,与基于遗传神经网络的高校计算机等级考试过级预测相关论文发表

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结果及分析

得到优化化的权值和阈值的训练误差变化曲线（如图1所示）,预测值的准确率为93.4%,准确率是比较高的；根据预测结果,针对可能不通过的学生进行强化训练,学生很有可能过关；该文作者积极把此算法应用于实践.在2012年6月的全国高校计算机过级考试中,该文作者所教的两个班级均取得了好成绩,一个班过级率达到100%,一个班过级率也达到了98%,说明了遗传神经网络对高校计算机等级考试预测的应用是有效的,对学生顺利过级及教师教学可提供一定的的帮助.

参考文献：

[1]余凡,赵英时,李海涛.基于遗传BP神经网络的主被动遥感协同反演土壤水分[J].红外与毫米波学报,2012,31（3）,283-288.

[2]李海侠.遗传神经网络滑模控制在交流伺服控制中的应用研究[J].机械设计与制造,2012,（7）：142-144.

[3]黄学雨,马欣.基于遗传神经网络的股指预测[J].现代计算机,2012,（5）,30-32,39.

[4]旷昀.BP算法在高校计算机等级考试过级预测中的应用[D].北京：北京工业大学,2007.

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