Resumen

La universidad es el lugar principal para llevar a cabo la enseñanza de la música, y es importante evaluar la capacidad de enseñanza de la música en la universidad de manera efectiva. Basándose en esto, este artículo analiza en primer lugar la necesidad de la evaluación de la capacidad de enseñanza de la música y resume brevemente la aplicación de la red neuronal y la tecnología de aprendizaje profundo en la evaluación de la capacidad de enseñanza de la música y, en segundo lugar, diseña un modelo de evaluación basado en el algoritmo de red neuronal difusa compensada y analiza la precisión del modelo, descubre las causas de la formación de la salida anormal mediante el análisis de las condiciones dimensionales generales del algoritmo del modelo, y propone la corrección correspondiente. Por último, se verifica experimentalmente la fiabilidad y la viabilidad del modelo de evaluación de la capacidad de enseñanza de la música combinándolo con la práctica docente. Los resultados de la investigación confirman la viabilidad del algoritmo de la red neuronal difusa compensada en la evaluación de la capacidad de enseñanza de la música, que tiene un importante significado de referencia para la mejora de la calidad de la enseñanza de la música en colegios y universidades.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:algoritmo de red neuronal, enseñanza de la música, evaluación de la capacidad, universidad, calidad de la música, significado de referencia importante, necesidad de la música, condiciones dimensionales generales, modelo de evaluación de la capacidad, resultados de la investigación
• Keywords:neural network algorithm, music teaching, ability assessment, college, quality of music, important reference significance, necessity of music, general dimensional conditions, ability assessment model, research results