【摘 要】
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提出一种先用差分进化优化蜻蜓(Differential Evolution Dragonfly Algorithm,DE-DA)优化逆向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法,使其运用在线上教学的知识掌握程度预测
【机 构】
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安徽经济管理学院信息工程系,安徽经济管理学院教务处,合肥工业大学管理学院
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A0965),安徽继续教育改革项目(2018jxjygg008),安徽省高水平教学团队项目(2018jxtd044),安徽经济管理学院院级教学研究项目(yjjyxm201903)
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提出一种先用差分进化优化蜻蜓(Differential Evolution Dragonfly Algorithm,DE-DA)优化逆向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法,使其运用在线上教学的知识掌握程度预测。DE-DA算法使得DA可选优继承,提高DA速度和精确度,再用DE-DA组合算法帮助BP神经网络找到全局优化权值和阀值,提高BP神经网络收敛效率,解决陷入局部极小值和收敛速度慢的问题。研究结果表明,DE-DA算法优化BP神经网络的权值和阈值,能有效提高网络训练的收敛速度和精确度
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