【摘 要】
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针对传统学生英语写作能力分类方法准确率偏低的情况,提出一种基于离散Hopfield神经网络（DHNN）的写作能力评价模型。首先,用层次分析法构建了学生英语写作能力评价指标体系,然
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针对传统学生英语写作能力分类方法准确率偏低的情况,提出一种基于离散Hopfield神经网络（DHNN）的写作能力评价模型。首先,用层次分析法构建了学生英语写作能力评价指标体系,然后将写作能力分类指标划分为5个等级,进行编码,网络通过对分类标准的联想记忆,实现对于学生的英语写作能力的分类,并和BPNN模型的分类结果进行对比。仿真结果表明：BPNN模型分类准确率为80.0%,DHNN模型分类准确率为100.0%,DHNN模型提高了分类准确率和泛化能力且模型建立过程简单、结果直观,验证了所提出的模型的有效性。
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