TY -的A2 -艾哈迈德,赛义德·哈桑AU - Yan,丛PY - 2021 DA - 2021/10/08 TI -观众交响乐性能影响的评价和分析基于遗传神经网络算法对多层感知器(GA-MLP-NN) SP - 4133892六世- 2021 AB -传统的交响乐表演需要获得大量数据的效果评估,以确保数据的真实性和稳定性。在处理的过程中观众评价数据,有大型计算尺寸和低数据相关性等问题。在此基础上,本文研究了观众的教学质量评价模型基于多层感知器的遗传神经网络算法对数据处理环节的评价交响乐团的演奏效果。多层感知器结合收集观众的评价数据信息;遗传神经网络算法用于实现多变量分析综合分析和客观评价的声乐交响乐团的演奏过程的数据和效果根据受众的不同特征和表情评估。准确变化进行了分析和评价。实验结果表明,交响乐团的演奏的性能评价模型基于多层感知器神经网络遗传算法可以实时定量评估,至少是在精度高于主流评价方法获得的结果的数据后处理与优化迭代算法为核心的23.1%,其适用范围也更广泛,具有重要现实意义的实时定量评价交响乐的性能的影响。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/4133892 - 10.1155 / 2021/4133892摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER