基于SVM高校学生综合素质预测分析

• 作者: 梁岚
• 来源期刊: 高等教育发展研究
• 学科: 教育
• 关键词: 高校学生 综合素质 支持向量机 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 36-41
• 页数: 6页
• 分类号: G642

摘要

对学生综合素质及时、客观、准确地评价有助于发现教学安排过程中存在的问题，也是提出教学课程改革实施教学管理的重要前提。传统的评价方法存在着主观性大、计算繁琐以及效率低等问题。在高校学生各科综合成绩的基础上，针对如何全面、客观、科学地评价高校学生的综合素质成为当前各高校在全面推进素质教育过程中所面临的一个十分现实的问题。本文建立了高校大学生成绩综合素质能力分析的评价机制，并基于此提出一种基于支持向量机模型预测综合素质能力预测分析方法。试验值通过高校学生各科成绩随机抽样获得，理论和试验表明，该模型具有较好的评价效果。为验证支持向量机方法的有效性，建立BP神经网络模型对照预测。对比结果表明，与BP神经网络模型预测比较，支持向量机模型预测的结果更为精确。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁岚	四川大学制造学院	3	1	1.0	1.0