Resumen

Este estudio construye un nuevo sistema de red neuronal de optimización de enjambre de partículas con función de base radial (RBFNN-PSO), que se aplica al sistema de evaluación del efecto de la enseñanza de la educación física. Para verificar el rendimiento de la evaluación del sistema RBFNN-PSO, se utiliza el sistema de red neuronal RBF tradicional como control, y se lleva a cabo el entrenamiento. Los resultados muestran que el sistema RBFNN-PSO puede alcanzar el valor de convergencia más rápidamente que el sistema de red neuronal RBF tradicional en el entrenamiento, y el error de entrenamiento es menor. Los resultados muestran que el error de puntuación del sistema RBFNN-PSO es menor que el del sistema de red neuronal RBF, con mayor precisión y menor error. Los resultados experimentales muestran que el sistema RBFNN-PSO es superior a la red neuronal RBF tradicional en cuanto a error y precisión.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:sistema de red neuronal, sistema pso, rbf tradicional, red neuronal, rbfnn, efectos de la enseñanza, función de base radial, optimización de enjambre de partículas, error de rbfnn, rendimiento de la evaluación
• Keywords:neural network system, pso system, traditional rbf, neural network, rbfnn, education teaching effects, radial basis function, particles swarm optimization, error of rbfnn, evaluation performance