SA—B融合算法在教学质量评价模型中的应用
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【摘要】用于训练BP神经网络的反向传播算法（BP算法）易陷入误差局部极小。本文引入模拟退火算法（sa算法）改进BP算法的全局寻优能力，给出了SA-BP融合算法的具体步骤，并应用于教学质量评价模型的构建，应用结果表明了该模型相对传统BP神经网络具有更高的精确度。
【关键词】BP算法；SA算法；人工神经网络；梯度下降；教学质量评价
1.引言
教学质量评价是一个复杂的人性化过程，传统的评价方法无法体现评价指标和评价结论之间的逻辑关系，如常用的各项指标得分加权求和的方法就存在着用线性简化非线性，指标权重的确定较为主观化等问题。因此，为获得良好的教学质量评价成效，建立科学的评价模型具有重要的意义。
BP神经网络是使用BP算法进行训练的多层前向神经网络，具有极强的非线性映射能力，且网络结构规则，训练算法成熟，因此在工程领域得到了广泛的应用。但是，传统BP算法存在易陷入误差的局部极小，无法收敛到全局最优解的固有缺陷。
本文引入模拟退火算法（SA算法）改进BP算法的全局寻优能力，给出了SA-BP融合算法的具体步骤，并应用于教学质量评价模型的构建，应用结果表明该模型相对传统BP神经网络具有更高的精确度。
2.BP神经网络
BP神经网络是由输入层、输出层、一个或多个隐层组成的多层前向网络，一个典型的单隐层的BP神经网络如图1所示。
设网络的输入为，隐层神经元的输出为，网络的实际输出为，网络的期望输出为，n、r、m分别为输入层、隐层、输出层的节点数。输入层到隐层的权值为，阈值为，隐层到输出层的权值为，阈值为，i、j、k为输入层、隐层、输出层对应的节点编号，网络的激活函数为。
BP神经网络的运行分为两个过程：
（1）信号的前向传播，输入信号依次通过隐层和输出层，隐层的输出为：
，输出层的输出即为网络实际输出，计算式为：
（2）误差的反向传播，期望输出与网络实际输出差值就是误差信号，单个训练样本输出层瞬时误差为：
，所有训练样本的总体平均误差为：
，在线学习使用作为权值调整的目标函数，批量学习使用作为权值调整的目标函数。BP神经网络使用误差梯度下降法调整权值，权值调整量为，通过该式推导得出输出层的权值调整计算式为，局域梯度定义为，其中，为输出层节点k的诱导局部域，即节点k所有输入与权值的乘积；隐层的权值调整计算式为，局域梯度定义为：
通过上述两个过程的交替迭代进行，网络权值最终会收敛到误差的一个极值点。
3.SA-BP融合算法
3.1 SA算法概述
BP算法中梯度下降是一种“贪心”策略，它的每一步都会在局部误差下降最快的方向进行权值调整，而BP神经网络的误差曲面高度复杂，通常存在多个极值点，导致BP算法易陷入误差局部极小。SA算法是一种典型的全局寻优算法，源于对金属退火过程的模拟，金属原子在高温状态下会进行激烈的无序运动，经过逐渐冷却，这种运动会不断趋向于较低的能量状态，最终到达可能的全局能量最低状态，退火过程能量状态的概率分布由如下关系确定：，其中为处于能量状态E时的概率，T为绝对温度，k为Boltzmann系数。SA算法中能量趋于最低状态的特性能为BP算法加入了全局搜索能力，此时SA算法的能量函数等效于BP算法中的误差函数，SA算法的作用是引入参数的随机扰动，使权值调整有机会脱离误差局部极小区域，最终以较高概率收敛到误差的全局最小。
3.2 SA-BP融合算法具体步骤
SA-BP融合算法的具体步骤如下：
（1）设BP神经网络初始权值为，退火过程的初始高温为，停止温度为，温度衰减函数为，马尔科夫链长度为；
（2）使用BP算法对网络进行一次训练，求出当前状态下的各层权值，使用的权值调整公式为，动量项为动量系数与前一时刻权值修正量的乘积，它记忆了前一时刻权值的调整方向；
（3）用训练样本计算权值下的输出误差；
（4）为网络各层所有的权值上加上一个很小的随机扰动，使网络各层权值变为，权值调整公式为：；
（5）用训练样本计算权值下的输出误差；
（6）计算，若，则接受状态；否则，产生[0，1]之间均匀分布的随机数，计算概率，若，接受，否则，接受；
（7）将当前权值作为新的，循环执行上述（4）～（6）步次，获得权值；
（8）使用温度衰减函数降温，将当前权值作为初始权值，循环执行（2）～（7）步，直到温度降至预设的停止温度。
（9）此时得到的权值即为最终的BP神经网络参数。
4.应用实例
教学质量评价模型采用单隐层的网络结构，选择了4个评价指标作为网络的输入，分别为“内容选择”、“教态”、“逻辑性”、“教学方法”；将每个指标分为5档，分别为：很好、较好、中等、较差、很差；评价结论作为网络的输出，分为4档，分别为优秀、良好、中等、差等。用二进制数对评价指标和评价结论的档位编码。通过发放调查表，共采集到90组样本数据，其中60组作为训练数据，30组作为测试数据。
使用SA-BP融合算法对网络进行训练，网络初始权值设为0，学习率设为0.02，动量系数设为0.7，初始高温为100，温度衰减率为0.95，停止温度为1.0×10-3，马尔科夫链长度为20。与带动量项的传统BP算法进行对比，实验结果如表1所示。
从实验结果可知，SA-BP融合算法相对于传统BP算法训练误差更小，测试误差更小，但迭代次数更多，这说明了SA-BP融合算法的能收敛到更小的误差极值点，因而能更好的表达输入与输出之间的对应关系，但搜索的随机性更强而导致收敛速度更慢。这些结果与我们最初的设想基本一致。在选择最佳隐层神经元数时，我们还发现SA-BP融合算法相对所需的隐层神经元数更多，这也说明了SA-BP融合算法具有更强的计算能力。
5.结束语
SA-BP融合算法引入模拟退火原理，使BP神经网络具备了一定的全局寻优能力，能有效地解决BP算法易陷入局部极小，致使网络训练误差增大，实际应用时性能不佳的问题。将SA-BP融合算法用于教学质量评价模型的构建，实验结果证明SA-BP融合算法相对于传统BP算法训练误差和测试误差更小。但SA-BP融合算法也存在着收敛速度更慢的问题，该问题可能是由于SA算法在极值搜索过程中引入了更多的随机性导致，需要在进一步的研究中加以解决。
参考文献
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重庆市教委科学技术研究项目（编号：KJ091605）资助。
作者简介：周树语（1974—），男，重庆大学计算机软件与理论专业硕士研究生毕业，重庆大学计算机学院在读博士研究生，讲师，研究方向：机器学习、神经网路、模式识别。