《表1 评价标准及权重：基于补偿模糊神经网络的实验课程考核机制研究——以矿物加工学实验“重选实验”为例》

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《基于补偿模糊神经网络的实验课程考核机制研究——以矿物加工学实验“重选实验”为例》

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矿物加工学实验“重选实验”的整个教学过程划分为4个评价项，包括课堂纪律、课前准备、课堂表现和实验报告方面，相对于具体分值，采用“优、良、中、及格、不及格”的方法保证学生接受知识的程度和每一个评价项的教学效果更科学、更合理。如表1所示，通过讨论确定各评价项的权重，然后采用补偿模糊神经网络模型对各学生的各评价项进行评价，获得体现学生本门课程量化的真实成绩。拟采用MATLAB 7.1实现对补偿模糊神经网络程序的编程，按照多输入单输出的补偿模糊神经网络基本理论编程来计算并分析评价课程成绩。