基于深度学习理论的学前教育质量评估模型

孙云霞

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为了解决浅层学习网络对复杂函数的表达能力与泛化能力受到限制的问题,提升学前教育质量评估精度为目标,提出了基于深度学习网络的学前教育质量评估方法.从学前教育环境创设、学前教育保教质量和幼儿发展三方面出发,构建包含三个一级指标和九个二级指标的学前教育质量评估指标体系.将评估指标体系中二级指标作为深度学习网络输入,利用无监督的预训练模型优化深度学习网络各层权值,基于由下至上的非监督学习过程确定受限玻尔兹曼机内各层的条件概率分布与联合概率分布,输出层依照输入的DMOS值整体优化各层参数,构建抽象一级指标与DMOS值间的回归模型,依照回归模型预测获取学前教育质量的客观评估结果.测试结果显示该方法评估结果与主观评估结果之间的线性相关系数与等级相关系数较更接近于1.

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来源
《微型电脑应用》 |2021年第9期|52-55|共4页
作者
孙云霞;
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作者单位

神木职业技术学院管理工程系陕西神木719300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;学前教育、幼儿教育理论;
关键词
深度学习网络; 学前教育; 质量评估; 指标体系; 玻尔兹曼机; 概率分布;

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