基于PSO优化贝叶斯网络的学生分类研究
Study on Classification Management of Students Based on PSO-Bayes作者机构：西安体育学院陕西西安710000
出 版 物：《现代科学仪器》 (Modern Scientific Instruments)
年 卷 期：2021年第38卷第2期
页 面：250-253页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：粒子群算法 贝叶斯网络 应试教育 分类管理 专家评价法
摘 要：随着素质教育的实施和推进,传统的应试教育管理模式已无法适应当前素质教育的发展趋势和要求,尤其不能适应人才的个性化培养。针对传统的学生分类方法存在泛化能力弱和所需样本量大的缺点,在学生分类评价指标的基础上,提出一种PSO优化贝叶斯网络的学生分类模型。与Bayes、SVM和BP相比,PSO-Bayes可以有效提高高校学生分类的准确率,分类准确率可达95.38%,为学生分类提供科学决策的依据。
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