基于卷积神经网络的教学质量评价方法研究：对比实验结果

本文的实验对比了基于卷积神经网络、BP神经网络和支持向量机三种模型的教学质量评价方法。实验使用MAE和决定系数两个指标来评估模型的预测能力。

实验使用了相同的数据集训练和测试三种模型，并采用交叉验证方法避免过拟合。

实验结果表明，卷积神经网络在MAE和决定系数指标上均优于BP神经网络和支持向量机。具体而言：

• 卷积神经网络：MAE = 0.12，决定系数 = 0.90
• BP神经网络：MAE = 0.16，决定系数 = 0.83
• 支持向量机：MAE = 0.20，决定系数 = 0.77

这些结果表明，卷积神经网络在教学质量评价方面表现更佳。这可能是因为卷积神经网络能够有效地提取特征，更好地捕捉数据中的模式和规律。此外，卷积神经网络的层次结构使其更适合处理具有空间结构的数据，这对教学质量评价至关重要。

总体而言，本文的实验结果证明了基于卷积神经网络的教学质量评价方法比BP神经网络和支持向量机更加有效，为教学质量评价提供了一种更高效、更准确的方法。