【摘 要】
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职称评审涉及高等学校教师的切身利益,直接影响高校教师积极性的发挥和学校的可持续发展。本文针对如何实现高等学校职称评审的科学化,提出了神经网络评审预测模型。利用某高
【机 构】
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北京科技大学数理学院,南昌工程学院机械与电气工程学院,香港中文大学
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职称评审涉及高等学校教师的切身利益,直接影响高校教师积极性的发挥和学校的可持续发展。本文针对如何实现高等学校职称评审的科学化,提出了神经网络评审预测模型。利用某高校职称评审基础数据,建立了BP神经网络和GRNN神经网络评审预测模型,比较了两个神经网络的特性和预测结果。预测结果显示,BP和GRNN模型在进行教师职称评价的预测时都有较好的函数逼近能力,BP网络的预测误差为5%,GRNN网络的预测误差为0。比较结果表明,GRNN网络比BP网络更适用于职称评审预测。
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