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基于IGSO-SVM的高职教育第三方评价指标挖掘的研究
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  • 英文篇名:Research on the Third Party Evaluation Index of Higher Vocational Education Based on IGSO-SVM
  • 作者:高洪波 ; 马素萍
  • 英文作者:Gao Hongbo;Ma Suping;Nantong Open University;
  • 关键词:人工萤火虫 ; 自动向量机 ; 人工鱼群算法
  • 英文关键词:artificial firefly;;automatic vector machine;;artificial fish swarm algorithm
  • 中文刊名:KJTB
  • 英文刊名:Bulletin of Science and Technology
  • 机构:南通开放大学;
  • 出版日期:2019-02-28
  • 出版单位:科技通报
  • 年:2019
  • 期:v.35;No.246
  • 基金:2016年度江苏省高等教育学会高等教育科学研究“十三五”规划课题(项目编号:16YB058)阶段性研究成果;; 2016年度南通市教育科学“十三五”规划课题(项目编号:ZJ2016041)阶段性研究成果
  • 语种:中文;
  • 页:KJTB201902048
  • 页数:5
  • CN:02
  • ISSN:33-1079/N
  • 分类号:254-258
摘要
如何更好监督高职教育的教学效果,国家提出引入第三方评价的标准,本文将高职教育中第三方评价指标作为挖掘对象,提出了人工萤火虫结合自动向量机的挖掘算法,首先,在人工萤火虫算法中引入人工鱼群算法提高人工萤火虫算法性能,其次,通过向量自动机建立第三方评价指标评价模型,最后使用改进的算法对指标模型的参数进行优化得到挖掘效果。仿真实验中,选择了几个高职教育中的第三方指标评进行评价,取得了比较好的效果。
        In terms of how to better supervise the teaching effect of higher vocational education, the country has put forward the introduction of third-party evaluation standards. In this article, the third-party evaluation indicators at higher vocational education will be taken as a mining object, and artificial firefly is proposed combined with automatic vector machine mining algorithm. In the firefly algorithm, the artificial fish swarm algorithm is introduced to improve the performance of the artificial firefly algorithm. Secondly, the third party evaluation index evaluation model is established by vector automata. Finally, the improved algorithm is used to optimize the parameters of the index model. In the simulation experiment, the third party index evaluation of higher vocational education was selected and evaluated, and the better effect was achieved.
引文
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