發(fā)布時間：2018-06-16 10:59

  本文選題：支持向量機 + 高考��； 參考：《中國科學技術大學學報》2017年01期

【摘要】：支持向量機作為一種機器學習算法因其良好的推廣性和強大的非線性處理能力而令人矚目.為此將支持向量機與國家高考的實際數據相結合,以具體高校的高考模擬考試成績?yōu)橹饕�訓練數�?進行學生的高考成績預測.實驗考慮了三種情形.一是通過六次模擬考試的特征分來預測高考的特征分;二是通過六次模擬考試和高考的特征分來預測高考的錄取批次;三是通過六次模擬考試的特征分和高考的預測特征分來預測高考的錄取批次.通過與神經網絡算法的比較,實驗結果均表明了支持向量機方法的穩(wěn)定性和良好的預測性.
[Abstract]:As a machine learning algorithm, support vector machine (SVM) attracts much attention because of its good generalization and strong nonlinear processing ability. In this paper, support vector machine (SVM) is combined with the actual data of the national college entrance examination. The main training data are the simulated test results of the college entrance examination, and the results of the students' college entrance examination are forecasted. Three cases were considered in the experiment. The first is to predict the characteristic score of the college entrance examination by the characteristic points of the six simulated examinations, the other is to predict the batch of the entrance examination by the characteristic points of the six simulated examinations and the college entrance examination. The third is to predict the matriculation batch of the college entrance examination by the characteristic score of six simulated examinations and the forecast characteristic score of the college entrance examination. Compared with the neural network algorithm, the experimental results show that the support vector machine method is stable and predictable.
【作者單位】： 蘇州大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金(61373093,61672364) 江蘇省自然科學基金(BK20140008) 江蘇省高校自然科學研究項目(13KJA520001) 江蘇省青藍工程資助
【分類號】：TP181

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本文編號：2026427