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摘 要：基于BP神经网络的计算机实验室管理评价指标体系与模型,通过BP网络,采用确定的数据,量化评价指标,大大提升了实验室管理水平.

关 键 词 ：BP神经网络；计算机实验室管理；评价指标分析

中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 04-0088-01

一、BP神经网络

从本质上讲,BP神经网络算法是以网络误差平方和为目标函数,运用梯度法求目标函数达到最小值的算法.纠错原则是BP算法最为基本的一个原理,将网络输出的误差进行反向传播,运用梯度下降法,对网络的连接权值进行调整和修改,使其误差最小.在学习过程中,BP算法可以划分为两个阶段,一是前向计算,一是误差反向传播.在这里我们主要通过具体的来分析,假设一个两层的 BP神经网络,其输入为p,输入神经元有r个,隐含层内神经元有s1个,激活函数为F1,输出层内有神经元s2个,对应的激活函数为F2,输出为A,目标矢量为T,那么信息在进行正向传递时,具体的情况如下：

二、模型设计

其次是模型设计.BP神经网络的建立,在确定了相关指标体系以后,就需要将确定相关的结点数,如输入结点数、隐含结点数、输出结点数、每一层的结点数等,在起初建立时,需要根据初始网络参数,适当地调整网络结构,通过网络训练,使得整个学习过程更加稳定,与此同时,对于指定的误差进行调整,并且规定最大值,并且利用相关的测试数据来进行BP神经网络的优化处理,确定其达到设计的准确性与规范性,那么一个BP神经网络模型就建立起来了.第三是模型确立.对于模型的确立主要体现在三个方面,这里作简单分析,一是输入输出神经元个数确立,通常情况下,实验室管理指标主要有13个二级指标和4个一级指标,其中,这13个指标就是输入神经元的个数,同时将输出的神经元作业评价的结果,由于评价的结果只有一个,那么输出神经元的个数也只有1个.二是隐含神经元个数确立.

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三、仿真分析

根据以上分析我们知道,BP神经网络算法是以网络误差平方和为目标函数,运用梯度法求目标函数达到最小值的算法.为此,对于仿真分析,需要根据纠错原则,确定网络输出的误差的反向传播,并且结合梯度下降法,优化网络的连接权值,调整和修改误差值,通过Matlab软件编程,构造BP神经网络,确定指标体系后,确定相关的结点数,设置权值,nntool中input的value设置,根据初始网络参数,调整网络结构,并指定的误差进行调整,利用相关的测试数据来进行BP神经网络的优化处理,确定其达到设计的准确性与规范性.

四、总结

总而言之,BP神经网络评价模型的建立,不仅可以促进实验室管理的规范化,而且有利于提高实验室日常管理水平,因此,要对其模型建立进行具体分析,优化其结构和和功能,最大限度发挥其价值