| 标题 | 基于BP神经网络的参考咨询馆员素质评价模型 |
| 范文 | 付兵 陈连梅 收稿日期：2011－04－15 〔摘要〕在建立参考咨询馆员素质评价指标体系的基础上，提出一种智能化的基于BP神经网络的参考咨询馆员素质评价方法。概述BP神经网络及其基本原理，并详述基于BP神经网络的参考咨询馆员素质评价模型的建立过程，包括神经网络结构的确定、网络训练，以及网络检验等。将该模型应用于实例检验，得到较满意的结果。 〔关键词〕参考咨询馆员；素质评价；BP神经网络 DOI：10．3969／j．issn．1008－0821．2011．08．023 〔中图分类号〕G252.6 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008－0821（2011）08－0091－03 Quality Evaluation Model of Reference Librarians Based On BP Neural Networks Fu Bing Chen Lianmei （Library，Basic Education College，Zhanjiang Normal University，Zhanjiang 524037，China） 〔Abstract〕On the ground of building quality evaluation index system of reference librarians,this paper proposed an intelligent evaluation method based on back propagation neural networks.This paper introduced the BP neural networks and its basic principles,and then expounded the establishing processes of evaluation model based on BP neural networks,including determining the structure of neural networks,networks training,and networks verification.The model was applied to test samples,and a satisfactory effect was obtained. 〔Key words〕reference librarian;quality evaluation;back propagation neural networks 信息时代，参考咨询服务是图书馆用户服务的核心，也是业务实践的基石，它是整个图书馆事业赖以存在的根基。参考咨询馆员的素质是决定参考咨询服务质量的关键，因此，建立一套科学合理的素质评价体系很有必要。本文首先建立参考咨询馆员素质评价的指标体系，然后构建基于BP神经网络的参考咨询馆员素质评价模型。 1 参考咨询馆员素质评价的指标体系 参考咨询馆员应该具备的素质主要包括职业素质、身心素质、科学文化素质、专业素质、创新素质以及沟通素质6个方面，每个方面可以细化为若干个具体的评价指标［1］。 2 BP神经网络及其基本原理 人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)，是对人脑或自然的神经网络若干基本特性的抽象和模拟，是一种非线性的动力学系统。它具有大规模的并行处理和分布式的信息存储能力，良好的自适应性、自组织性及很强的学习、联想、容错及抗干扰能力［2］。 目前，人工神经网络模型有数十种，较典型的有BP人工神经网络、Hopfield人工神经网络等。本文采用由D.E.Rumelhart、J.L.McCelland及其研究小组提出的BP神经网络(Back Propagation Neural Network)来构造参考咨询馆员的素质评价模型。 典型的BP神经网络由输入层、输出层及隐含层组成，隐含层有一个或多个，每层由若干个节点（神经元）组成。相邻两层之间的节点采取全互连接，同层的节点之间互不相连。信息从输入层开始在各层之间向前传播，依次经过各隐含层，最后到达输出层。 BP神经网络采用误差反向传播学习算法，即BP算法。BP算法的学习过程是一个反复迭代的过程，由正向传播和反向传播组成。其算法的基本原理是：输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给隐含层各神经元；隐含层是内部信息处理层，负责信息变换；隐含层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。 参考文献 ［1］付兵.网络环境下参考咨询馆员的素质评价［J］.情报探索,2009，(6)：24-26. ［2］王伟.人工神经网络原理——入门与应用［M］.北京:北京航空航天大学出版社,1995. ［3］Mitchell T.M.机器学习(中译本)［M］.北京:机械工业出版社,2003. ［4］徐丽娜.神经网络控制［M］.北京:人民交通出版社,2000. ［5］Hagan，等.神经网络设计［M］.北京:机械工业出版社,2002. ［6］Watkins C.Learning from delayed rewards［D］.King餾 College,Cambridge,England,1989. ［7］Matlab 7.0［EB］.http://www.mathworks.cn/products/matlab/，2010-05-21. |
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