《表9.测试样本评价结果：社区教育数字化学习资源评价模型研究》

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《社区教育数字化学习资源评价模型研究》

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人工鱼群—蛙跳混合算法的初始化参数选取鱼群数量250，鱼感知面积范围为0.76，人工鱼最大移动步长为0.55，鱼群拥挤因子为0.477，鱼群最大迭代次数为400，人工鱼最多试探次数number为40；蛙群数目为210，蛙群子群体数量为30，子群内最大迭代次数为25。BP神经网络的最大迭代次数750，目标误差为10-4。在表8中，借助MATLAB工具软件利用训练样本对BP神经网络加以训练，当网络训练步数为70时，误差满足目标精度要求。BP网络训练误差曲线如图4所示，网络训练所用时间短，网络训练的误差精度比较高。测试样本的检测结果如表9所示，由检测结果分析得出，用于社区教育数字化学习资源评价的BP神经网络输出值S与期望输出值Q之间的相对误差最高为1.64%，评价等级也与期望值完全相同，表明训练好的BP神经网络模型所反映的网络输入与网络输出之间的关系是正确的，评价方法和结论比较符合社区教育与信息技术领域学者和专家的评价思维，能客观、准确、有效评价社区教育数字化学习资源质量的优劣。