高校教育信息资源管理评估的神经网络模型研究

量。
五、结论
运用BP神经网络建立的教育信息资源管理质量评估系统的数学模型，其输出辨识值与真实值之间的误差很小。一旦神经网络的结构及其算法确定后，数学模型的准确程度则与输入的训练样本的数量密切相关。训练样本越多，该数学模型就越能准确地根据各评价指标来描述教育信息资源管理质量的好坏。当然，在教育信息资源管理实践中，个别指标的突变可能会导致评估结果的错误。这种现象是客观存在的，个别指标灾变的突然性和不可预见性较强，极小的输入会导致灾变的输出，离差巨大，本文所研究的神经网络评估模型没有考虑个别指标信息的灾变现象，还需在后续的工作中加以解决。
[参考文献]
[1]蒋宗礼．人工神经网络导论[M].北京：高等教育出版社，2001．
[2]赵振宇，徐用懋．模糊理论和神经网络的基础与应用[Ml.北京：清华大学出版社，1995.
《高校教育信息资源管理评估的神经网络模型研究(第2页)》