文档名：基于支持向量机的学位预警方法研究
摘要：针对现有高校毕业生学位预测研究多是集中于构建成绩预测模型,忽略了学位预警工作的重要性,为此,提出基于支持向量机的学位预警模型.通过应用某高校2018级广播电视编导、汉语言文学、化学、会计学和数学与应用数学5个专业实际数据对其进行了大量实验验证.结果表明,构建的预警模型具有良好的准确度和实用性,可以成为提升教学质量的重要组成部分,为教师改进教学方案,学生改变学习方法提供参考.
Abstract：Mostoftheexistingresearchondegreepredictionincollegesanduniversitiesfocusesontheconstructionofperformancepredictionmodels,ignoringtheimportanceofdegreeearlywarning.Therefore,adegreeearlywarningmodelbasedonsupportvectormachineisproposed.Alargenumberofexperimentsarecarriedoutontherealdataof5majors,includingBroadcastandTelevisionDirectingMajor,ChineseLanguageandLiteratureMajor,ChemistryMajor,AccountingMajorandMathematicsandAppliedMathematicsMajor,inauniversityof2018.Theexperimentalresultsshowthattheconstructedearlywarningmodelhasgoodaccuracyandpracticality,whichcanbecomeanimportantpartofimprovingtheteachingquality,andprovidepracticalreferencesupportforteacherstoimprovetheteachingplanandforstudentstochangetheirlearninghabits.
作者：王娜 李劲松 潘子尧 姚明海 Author：WANGNa LIJinsong PANZiyao YAOMinghai
作者单位：渤海大学信息科学与技术学院,辽宁锦州121013渤海大学数学科学学院,辽宁锦州121013
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2023, 41(5)
分类号：TP183G420
关键词：教育数据挖掘 学位预警 成绩预测 支持向量机
Keywords：educationdatamining degreeearlywarning performanceprediction supportvectormachines(SVM)
机标分类号：G642.0F275TP391
在线出版日期：2023年12月27日
基金项目：辽宁省社会科学规划基金资助项目基于支持向量机的学位预警方法研究[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2023, 41(5)王娜 李劲松 潘子尧 姚明海针对现有高校毕业生学位预测研究多是集中于构建成绩预测模型,忽略了学位预警工作的重要性,为此,提出基于支持向量机的学位预警模型.通过应用某高校2018级广播电视编导、汉语言文学、化学、会计学和数学与应用数学5个专业实...参考文献和引证文献
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