基于二叉树支持向量机的高职高专院校教学评价研究
为提高高职高专院校教学质量的评价精度和效率,结合高职高专院校教学过程和评价体系,提出基于欧氏距离的二又树支持向量机(Distance binary tree SVM,简称DBT-SVM)算法的高职高专院校教学质量评价模型.该模型中的算法结合了聚类中的关于类距离的概念,是二叉树支持向量机的改进算法,使最先分离出的类在上层节点处分开.经过实例测试,该算法相比其他算法在识别率和分类训练时间都有所提升.该模型可以满足高职高专院校教学质量的评价要求.
教学质量、评价模型、支持向量机、二叉树
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
2017年河南省高等教育教学改革研究与实践项目"计算机网络技术专业课程体系与教学内容整体优化的研究与实践"2017SJGLX580
2018-10-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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