基于BAS-SVM的学生学业动态预警研究

卢毅

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为了提高大学生学业状态的预警准确性,在经典的SMV模型的基础上,调整核参数以及性能被惩罚的参数值,创建了改进的BAS-SVM的大学生学业状态动态预警模型.为准确合理地实现学业动态预警,选择考勤指数、学习指数、成绩指数、"宅"指数和家境等5个关键指标作为学业预警的主要指标,并将学业预警结果划分为好、中、差三个等级.将影响学业状态的5个关键BAS-SVM模型的输入变量为影响学业状态的5个关键KPI值,经过模型运算后输出预警判断结果值.与ELM、SVM和BPNN对比发现,BAS-SVM可以有效提高学业状态预警结果的准确率,为学业状态预警评估提供了新的方法和途径.

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来源
《微型电脑应用》 |2021年第1期|111-114|共4页
作者
卢毅;
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作者单位

陕西学前师范学院经济与管理学院陕西西安710061;

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正文语种 chi
中图分类教学理论、教学法;
关键词
支持向量机; 学业状态预警; 天牛须搜索算法; 决策树; 关联规则;

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