[发明专利]基于PSO-ACO-BP神经网络的自动评分方法在审
| 申请号： | 202110548962.0 | 申请日： | 2021-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN113240070A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 肖立中;宋赛赛;臧中兴 | 申请（专利权）人： | 上海应用技术大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200235 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于PSO‑ACO‑BP神经网络的自动评分方法，将PSO优化算法和ACO算法进行结合，本质上在于克服两个算法各自的缺点：PSO‑ACO算法在算法前期使用PSO算法，利用PSO算法前期搜索速度快的优点，找出一系列最优值，在算法的后期使用ACO算法进行迭代运算，通过ACO算法利用蚂蚁们产生的信息素找寻到解决问题的最优解。最后利用PSO‑ACO算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，找寻最优权值和阈值，使权值和阈值保持在一个尽可能小的范围内。将该评分方法应用于在线测试系统中，将使其功能更为完善，更加符合考试的实际需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 pso aco bp 神经网络 自动 评分 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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