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对大学生的体质进行综合性评价是一项复杂且具有挑战性的任务,利用LM算法优化RBF神经网络的权值,可以获得更好的网络输出。把优化后的RBF神经网络模型应用到大学生体质综合评价中,实验结果表明,该模型能够较好的对学生体质进行综合评价。 相似文献
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探讨当前形势下大学生综合素质评价工作的重要性,介绍AHP的主要原理和基本算法。在此基础上,分析目前的学生综合评价体系的优缺点,并以福建林业职业技术学院的学生为研究对象,提出基于AHP的适用于福建林业职业技术学院的大学生综合素质评价模型,通过实例分析,证明该模型具有一定的适用性。 相似文献
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对学生进行综合学业评价是高校教育教学一项重要的系统工程。对学生学业水平给予客观评价既是优化教学设计的需要,又对引导学生树立积极的学习态度具有重要意义。基于A大学学生在校期间各类原始学业成绩,设计评价学生能力素质的综合评价模式,构建量化评价模型和提出质性评价策略,对高校及时有效实施学业评价具有重要借鉴意义。 相似文献
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高校在对学生进行综合素质测评时,有很多测评因素具有模糊性。本文利用模糊数学方法建立综合评价模型,对学生的综合素质进行客观评价,给出了一种定量评测的新方法。 相似文献
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任泰明 《兰州石化职业技术学院学报》2005,5(4):35-37
将AHP法、FUZZY法与数学中对数值进行规范化处理的T模型相结合的大学生综合素质评价新模型,可以求出学生综合素质评价中各种指标的权重,并对定性指标和定量指标进行合理的处理与计算,最后求出学生的综合素质总分. 相似文献
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铁路客运量数据受多种因素影响而呈现出非线性等特点,为了进一步提高其预测精度,文章提出了粒子群算法（ PSO）优化支持向量机（ SVM）的公路客运量预测模型。利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行了优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测。研究结果显示,相比BP神经网络和传统的SVM预测方法,基于PSO-SVM的预测精度更高,从而表明了粒子群算法优化支持向量机的方法是有效的。 相似文献
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为了促进我国职业技术院校学生的综合素质评价研究,在研究京津冀地区高等职业院校的创新创业教育现状基础上对高等职业院校的学生综合素质评价工作中存在的问题进行了进一步的研究,建立多层次学生综合素质模糊综合评价研究模型。研究成果为提升我国职业技术院校学生创新意识与能力,开展学生综合素质评价的工作提供理论层面参考和实践价值的借鉴。 相似文献
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夏福全 《黄冈师范学院学报》2013,33(3):5-8
通过对大学生综合素质因素的分析,建立了一套大学生综合素质评价指标体系,采用模糊层次分析法（FAHP）对其指标体系进行评价,同时利用EXCEL办公软件进行数值实验,实验结果表明该模型算法在各类系统综合评价问题中具有一定的应用价值。 相似文献
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邓志勇 《教育测量与评价(理论版)》2010,(6):16-19
面对深入推进学生综合素质评价的阻碍性因素,重庆市北碚区着力完善评价保障系统,周延评价内容系统,优化评价操作系统,初步建立了连贯义务教育阶段的学生综合素质评价体系。本文简要介绍了重庆市北碚区构建学生综合素质评价体系的主要策略,并对学生综合素质评价研究的未来发展作出思考。 相似文献
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采用分组主成分分析法,选取7个评价指标,构建大学生综合素质测评模型,以商洛学院2015级食品科学与工程专业68名学生2015-2016学年的综合素质测评计算为例进行分析,并将结果与常规算法进行了比较.结果表明:两种算法的计算结果差异很大,用分组主成分分析法构建模型来计算大学生综合测评成绩更科学,优势也更明显.综合测评成绩和排名可直接作为学生评奖评优的依据,综合测评各因子得分可为学生努力指明方向,为教师管理提供参考. 相似文献
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综合素质评价的提出是希望中小学通过对学生发展状况的观察、记录和分析,发现学生已经具备的个性特点,并提供适切的学校教育,以实现学生德、智、体、美、劳的全面发展。各学校只有根据实际情况优化和完善评价方案,才能发挥综合素质评价的重要意义。文章从家庭文化资本的视角对实践学校综合素质评价指标进行了描述性统计,分析了不同学校的学生对指标关注度的差异;同时,通过家庭文化资本指标与综合素质评价指标的相关性分析,发现家庭文化资本中的教育程度、职业地位和政治面貌对综合素质评价指标都有显著影响,并指出实践学校进一步完善目前的综合素质评价体系的可为之处。文章从实践应用研究的视角对综合素质评价指标体系的科学性进行了探讨,有助于推进综合素质评价指标体系的完善。 相似文献
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张阳 《中国高等教育评估》2014,(2)
基于可持续发展能力培养视角,对大学生综合素质测评体系进行构建与优化,加强大学生的综合素质的培养,分析劳动力市场需要的素质,立足于社会对人才素质的需求,重视评价的过程,从思想品德素质、专业知识素质、职业技能素质、身心素质和拓展素质五个方面,构建符合素质教育的综合素质评价体系,通过优化综合素质测评,有效利用评价结果,凸显其对大学生成长成才的发展导向作用,激励学生提升素质,培养大学生的可持续发展能力。 相似文献
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《赣南师范学院学报》2015,(6):23-27
在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析.模型选择是影响SVM性能的主要因素,具体地讲是SVM中的核函数及其惩罚系数C的选择决定着SVM的分类能力.本文首先讨论了一种评价核函数好坏的重要标准,即核极化.在此基础上提出了基于核函数优化问题的自适应梯度算法,即用一种自适应步长去改进原来的固定步长.UCI数据集(机器学习数据库)上的实验结果验证了这种自适应梯度算法的有效性,结果表明该算法能有效减少程序运行的迭代步及SVM学习训练的时间. 相似文献
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素质教育是当前高校改革的核心内容,构建高校学生综合素质评价模型是强化高等学校素质教育、提高在校大学生综合素质水平的重要环节。为了更好的解决现行高校学生综合素质评价体系中存在的问题,充分发挥高校学生综合素质评价模型的导向作用,本文将学生综合素质评价指标体系分为德育素质、智育素质、身心健康素质、创新素质、美育素质和日常表现等方面进行研究。 相似文献
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在课程改革不断深化的前提下,教师也在不断创新和优化学生评价工作,尤其是针对小学生的评价工作,更需要保证全面性和科学性,避免打击学生自信心和自尊心,以使其保持学习信心和兴趣。综合素质是学生发展的重要基础,在评价学生综合素质时,需要教师从小学生考试成绩和综合素质两个方面进行考虑,确保通过评价提升学生的综合素质。 相似文献
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教室环境中人群密度高、重叠部分较大的特点会给人数统计工作带来困难。基于深度学习 YOLOv3 目标检测算法对学生目标进行检测,并加入 Deep-Sort 算法为核心实时追踪方法,对 YOLOv3 算法检测到的学生目标进行一段时间的跟踪,从而克服传统视频人数统计方法中忽略视频上下帧关联信息的缺点,并且能更好地解决视频遮挡问题。目标检测方法中的损失函数用 tan 方损失函数代替原有交叉熵损失函数,跟踪算法中的卡尔曼滤波算法采用 Levenberg-Marquardt 对修正后的轨迹预测予以优化。最后,对该方法进行性能评价与对比实验,包括是否加入上下文信息对比以及与 SVM 目标检测算法作对比。实验结果表明,此方法在测试集中,加入上下文信息后准确率达 93.4%,召回率达 81.4%。对比 SVM,该方法在教室视频人数统计中准确率提升2.1%,召回率提升 8.9%。 相似文献
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本文探讨了学生综合素质与舞蹈教学的关系以及存在的问题,提出了对艺术作品进行解析,拓宽教学内容,进行学习评价,优化教师知识结构以及创新教学方法等提升学生综合素质的措施。 相似文献
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传统SVM算法对股票的研究主要是在数值上，通过训练后直接得到相应的值。阐述了通过SVM算法预测涨跌后再使用股价趋势获得相应预测值的预测方法。将历史数据输入模型作为训练集，经过SVM算法训练后，再与大盘走势、K线、MACD线、成交量等技术指标进行处理，作出拟合预测。最后通过走势方向准确度、总盈利率等指标，与基于SVM算法的其它预测进行比较，验证该模型的应用成效与可用度，为后续研究提供参考。 相似文献
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梁晓龙 《石家庄职业技术学院学报》2023,(2):41-46
针对当前高职学生综合评价方法不能较好地反映综合素质系统内各子系统间的相关程度问题,在分析各子系统素质本身特点及其的响应关系的基础上,构建高职学生综合素质DPSIRM耦合模型,利用层次分析法,邀请相关领域专家打分,得到准则层、指标层的各个判断矩阵,计算出各指标权重,从而得出高职学生综合素质的综合评价值、耦合度值和耦合协调度值,对高职学生的综合素质进行评价. 相似文献