RBF神经网络在高校教育资源绩效评价系统中的应用

"这篇论文是关于基于径向基函数(RBF)神经网络模型的高校教育资源利用绩效评价决策支持系统的开发。研究中，作者利用RBF神经网络的快速收敛特性和优秀的非线性拟合能力来解决高校教育资源利用绩效的评估问题。通过深入研究XML数据库的结构和功能，论文提出使用XML数据库存储训练样本，以利用其便利性、通用性和清晰的文档结构。在Matlab环境中构建RBF神经网络，并结合XML数据库，最终开发出一个高效能的决策支持系统。实验证明，该系统具有高通用性和强泛化能力，适用于高校教育资源绩效评价的决策支持。" 这篇论文详细探讨了如何运用RBF神经网络技术来构建一个针对高校教育资源利用绩效评价的决策支持系统。首先，高校教育资源利用绩效的评估被定义为一个高度非线性的复杂问题，这使得传统的线性分析方法难以适用。RBF神经网络因其快速收敛和优秀的非线性建模能力，成为了理想的解决方案。论文中提到，RBF神经网络模型能够有效地处理这种复杂性和非线性关系。 接着，论文介绍了XML数据库在系统中的作用。XML（可扩展标记语言）数据库因其结构化、灵活性和通用性，被选中用于存储训练样本。这样的选择有助于数据的管理和检索，同时也便于与其他系统集成。 在实施方面，研究者利用Matlab这一强大的数值计算和可视化工具，构建了RBF神经网络模型。Matlab提供了丰富的神经网络工具箱，使得模型的训练和优化变得更为便捷。通过将神经网络与XML数据库相结合，他们创建了一个能够处理多元化指标、适应高校复杂运作的决策支持系统。 最后，论文通过运行结果证明了所提出的系统具有高通用性和强泛化能力，这意味着该系统不仅能够适应不同的高校环境，而且能够在未见过的新数据上保持良好的性能。这对于高校管理层来说，是一个非常有价值的工具，可以帮助他们做出更科学、更有效的教育资源利用决策。 这篇论文揭示了RBF神经网络在高等教育管理领域的应用潜力，特别是在优化教育资源利用和绩效评价方面。通过将先进的数据分析技术与实用的数据库管理系统相结合，研究者为高校提供了更智能化、更高效的决策支持工具。