嚴(yán)太山　王欣　楊勃　程望斌　劉立志

關(guān)鍵詞：SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；實(shí)踐教學(xué)評(píng)價(jià)；自學(xué)習(xí)；自適應(yīng)

中圖分類號(hào)：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2023）03-0009-03

1 引言

實(shí)踐教學(xué)是對(duì)學(xué)生進(jìn)行技能訓(xùn)練，培養(yǎng)學(xué)生操作能力和創(chuàng)新能力的教學(xué)活動(dòng)，是培養(yǎng)工程應(yīng)用型人才的必備環(huán)節(jié)。電子信息類專業(yè)是工科院校中的一個(gè)極其重要的專業(yè)，在信息產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展的今天，電子信息類專業(yè)人才的市場(chǎng)需求量越來(lái)越大，要求也越來(lái)越高，電子信息類專業(yè)必須加強(qiáng)實(shí)踐教學(xué)，同時(shí)還要對(duì)實(shí)踐教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行及時(shí)的、客觀的評(píng)價(jià)，以做到以評(píng)促教，切實(shí)提高實(shí)踐教學(xué)質(zhì)量。所以，實(shí)踐教學(xué)評(píng)價(jià)已成為當(dāng)今電子信息類專業(yè)和其他專業(yè)的一項(xiàng)常規(guī)性工作。但在目前高校的實(shí)踐類課程教學(xué)評(píng)價(jià)過(guò)程中，仍然存在諸多有待解決的問(wèn)題[1-5]，為此，我們通過(guò)構(gòu)建完整的電子信息類專業(yè)實(shí)踐教學(xué)評(píng)價(jià)體系，設(shè)計(jì)一種改進(jìn)的SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立基于改進(jìn)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子信息類專業(yè)實(shí)踐教學(xué)評(píng)價(jià)方法，為提高實(shí)踐教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的有效性、客觀性和公正性提供有益參考。

2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及改進(jìn)

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由芬蘭的Kohonen教授提出一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6-8]，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是由一個(gè)輸入層和一個(gè)輸出層（也叫競(jìng)爭(zhēng)層）構(gòu)成的，如圖1所示。

3 基于SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子信息類專業(yè)實(shí)踐教學(xué)評(píng)價(jià)

3.1 電子信息類專業(yè)實(shí)踐教學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

對(duì)電子信息類專業(yè)實(shí)踐教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，評(píng)價(jià)主體的評(píng)價(jià)工作要從教學(xué)環(huán)境、教學(xué)保障、教學(xué)過(guò)程和教學(xué)效果四個(gè)方面展開(kāi)，這是四個(gè)一級(jí)指標(biāo)。然后根據(jù)實(shí)踐教學(xué)實(shí)際，同時(shí)遵循教學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的導(dǎo)向性原則、科學(xué)性原則、全面性原則、穩(wěn)定性與動(dòng)態(tài)性兼顧的原則[1-5，9]，以學(xué)生評(píng)教為例，為評(píng)價(jià)主體設(shè)計(jì)了20個(gè)二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建了電子信息類專業(yè)實(shí)踐教學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如圖2所示，各個(gè)指標(biāo)x_i（i=1，2，…，20） 的含義如表3所示。

3.2 SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定

在電子信息類專業(yè)實(shí)踐教學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，每個(gè)評(píng)價(jià)主體的評(píng)價(jià)指標(biāo)有20個(gè)，所以輸入特征向量為20維向量：X=[ x1，x2，…，x20]，SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層需要20個(gè)神經(jīng)元。每個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)等級(jí)有優(yōu)秀、良好、中等、合格、不合格五個(gè)，評(píng)價(jià)目標(biāo)的評(píng)價(jià)等級(jí)同樣也有這五個(gè)等級(jí)，所以SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出特征向量為5維向量：Y=[ y1，y2，y3，y4，y5]，SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層（競(jìng)爭(zhēng)層）會(huì)有5個(gè)獲勝神經(jīng)元，設(shè)計(jì)輸出層（競(jìng)爭(zhēng)層）的二維結(jié)構(gòu)時(shí)，我們選擇5×5=25個(gè)神經(jīng)元。

3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)教學(xué)評(píng)價(jià)，需要對(duì)各個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)進(jìn)行數(shù)值化，具體方法如表1所示。

數(shù)據(jù)在輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，一般要進(jìn)行預(yù)處理。因?yàn)閿?shù)值過(guò)大，容易導(dǎo)致神經(jīng)元飽和，所以通常會(huì)把幅值限制在0～1之間，這就是數(shù)據(jù)的歸一化，實(shí)現(xiàn)方法如圖3所示。

3.4 SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與評(píng)價(jià)

為完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程，我們從已有的學(xué)生評(píng)教數(shù)據(jù)集里選擇70個(gè)樣本，它們覆蓋了全部評(píng)價(jià)等級(jí)，對(duì)所有樣本進(jìn)行編號(hào)。我們用前60個(gè)樣本作為SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本，后10個(gè)樣本作為SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試樣本。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用前60個(gè)樣本進(jìn)行訓(xùn)練后，成功地將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類，聚類結(jié)果如表2所示。

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束之后，我們對(duì)表2每一類中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平均處理，得到每個(gè)指標(biāo)的期望輸出值，由此得出電子信息類專業(yè)實(shí)踐教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)5個(gè)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)樣本，如表3所示。對(duì)這5個(gè)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理之后，與測(cè)試樣本一同提供給SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，測(cè)試樣本經(jīng)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類之后得到的測(cè)試結(jié)果如表4所示。

3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，將電子信息類專業(yè)實(shí)踐教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，通過(guò)計(jì)算得到了各個(gè)類別的標(biāo)準(zhǔn)樣本。在此基礎(chǔ)上，利用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)新的電子信息類專業(yè)實(shí)踐教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，從表4的測(cè)試結(jié)果可以看出，10個(gè)測(cè)試樣本涵蓋了各個(gè)等級(jí)，SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所有測(cè)試樣本的分類結(jié)果與實(shí)際等級(jí)完全一致，取得了滿意的效果。

4 結(jié)束語(yǔ)

為使SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到合理訓(xùn)練，提出了一種改進(jìn)的SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，該算法能根據(jù)權(quán)值變化情況自適應(yīng)控制算法訓(xùn)練進(jìn)程，利用這一改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)了電子信息類專業(yè)實(shí)踐教學(xué)質(zhì)量的有效評(píng)價(jià)。基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子信息類專業(yè)實(shí)踐教學(xué)評(píng)價(jià)方法，其優(yōu)越性表現(xiàn)在兩個(gè)方面，首先是評(píng)價(jià)過(guò)程不用考慮指標(biāo)權(quán)重，從而可以避免人為設(shè)置權(quán)重而帶來(lái)的主觀影響；其次是評(píng)價(jià)方法的自適應(yīng)性強(qiáng)，當(dāng)環(huán)境條件發(fā)生變化時(shí)，網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)樣本的重新自學(xué)習(xí)就能正常工作。所以，這種實(shí)踐教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法對(duì)實(shí)現(xiàn)教學(xué)評(píng)價(jià)的智能化具有重要參考價(jià)值。