【摘 要】
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为提高高校理论教学与实验教学质量评价的精度及可靠性,基于机器学习新算法RVM构建高校理论教学与实验教学质量评价新模型。对RVM的核函数及参数确定方法进行改进,利用遗传算
【机 构】
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东华理工大学外国语学院,武汉大学测绘学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41204003);江西省教育科学“十二五”规划课题(13YB126);江西省高等学校教学改革研究课题(JXJG-16-6-28,JXJG-16-6-25)~~
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为提高高校理论教学与实验教学质量评价的精度及可靠性,基于机器学习新算法RVM构建高校理论教学与实验教学质量评价新模型。对RVM的核函数及参数确定方法进行改进,利用遗传算法优化的MK-RVM模型分别建立高校理论与实验教学质量评价的MK-RVM新模型,并构建基于置信区间的结果可靠性分析方法。实验结果表明,高校理论教学与实验教学质量评价MK-RVM模型的各项精度指标均表现优秀,精度等级达到“好”;训练集及测试集的教学质量评价真实值均在MK-RVM估计的95%置信度置信区间内,证实基于MK-RVM的教学质量评价结
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