基于高斯过程机器学习算法的高校课堂教学质量评价模型

傅翠霞; 罗亦泳

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基于高斯过程机器学习算法的高校课堂教学质量评价模型

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鉴于教学质量评价是一个多因素影响下的复杂非线性系统拟合问题,基于高斯过程机器学习算法(GP)提出了一种概率式的教学质量评价新模型.同时,基于GP算法估计的期望与方差,建立置信区间计算公式,以评价算法结果的可靠性.同时通过与BP神经网络、支持向量机模型进行精度对比,分析GP方法的精度优劣.通过对本科与高职教学质量评价实例进行分析证实,GP算法是一种精度高、可靠性强的教学质量评价新方法,可为课堂教学改革提供可靠的理论参考.

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来源
《东华理工大学学报（社会科学版）》 |2018年第4期|394-397|共4页
作者
傅翠霞; 罗亦泳;
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作者单位

东华理工大学外国语学院,江西南昌330013;

东华理工大学外国语学院,江西南昌330013;

武汉大学测绘学院,武汉430079;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类课堂教学;
关键词
高斯过程; 教学质量评价; 可靠性分析;

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