基于SOFM神经网络的学生综合评价

摘要

对学生的综合评价可以采用一系列可量化的指标来描述:智育素质、思想道德素质、身心素质、科学人文素质等,传统的对学生的评价很难综合考虑学生各方面的素质,从而导致评价不合理.为了能够综合评价学生各方面的素质,在提出改进的自组织特征映射(SOFM)神经网络的基础上,利用SOFM网络能够对高维数据有效分类的特点,将量化后的学生各方面的素质指标作为输入数据,在对样本数据进行训练后,根据输出神经元在输出层的位置对学生进行分类,最终把学生合理地分为优秀、良好、中等、稍差、差5个等级.