基于AHP 和GWO-ELM 的大学英语教学质量评价

揣 琼

（四川工业科技学院，四川罗江 618500）

摘 要 为提高大学英语教学质量评价精度，从模型的初始状态输入参数权重以及隐含层所在的偏置系数对于极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）模型关于性能方面的积极影响，将GWO-ELM 算法应用于大学英语教学质量评价。首先，构建了一套基于教师素质、教学态度、教学方法、教学效果和教学内容的英语教学质量评价指标体系；其次，将评价指标数据和大学英语教学质量类型（差、中、良和优秀）分别作为ELM 模型的输入向量和输出向量，从而建立了基于GWO-ELM 模型大学英语教学质量评价方法，经过实验论证，本文提出方法与经典的KNN 模型、GA-ELM 模型等对比，其提高了英语教学质量评价精度最高，为英语教学质量评价提供了新的方法。

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