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高校教育资源利用绩效评价的数学模型是一个高度非线性的黑箱模型,由于RBF神经网络收敛速度快,具有良好的非线性拟合能力,因此采用RBF神经网络模型进行高校教育资源利用绩效评价.研究了XML数据库的结构及功能实现方式,利用其方便、通用性强、文档结构明晰的优点来进行训练样本的存储;利用Matlab构建RBF神经网络,将神经网络与XML数据库相结合,开发出高校教育资源利用绩效评价决策支持系统.运行结果表明,通过这种方式搭建的高校教育资源利用绩效评价决策支持系统通用性高,泛化能力强.
Abstract：The mathematical model,using higher education resources as an evaluation,is a high non-linear black box model.RBF neurotic network has fast convergence rate and the good performance of non-linear fitting.So RBF neurotic network is adopted to study the structure of XML database and the way how it carries out.Firstly,because of its convenience,catholicity and clear in structure,it is used to carry on training the saving of sample.Secondly,by using MATLAB language the creation of RBF neurotic network is tried.Finally by connecting neurotic network with XML database,the support decision system to evaluate the using of higher education resources is developed.The result shows that the system built by this way has strong general performance and can be widely applied.
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基本信息:
DOI：
中图分类号:TP183
引用信息:
[1]王建宏,许志鹏.基于RBF神经网络模型的高校教育资源利用绩效评价决策支持系统[J].南通大学学报(自然科学版),2011,10(04):1-6.
基金信息:
教育部人文社会科学青年基金资助项目(10YJCZH150);; 2011年江苏省大学生实践创新训练计划项目;; 南通大学学生课外学术科技作品(创业计划)基金资助项目