集对分析原理在学业评价中的应用

集对分析原理针对确定与不确定共存的系统,适用于学生学业评价,能够深入分析学生学业水平、判断学习规律以及预测发展趋势.将集对分析应用于学生学业评价中,建立学生学业成绩联系度,对学生个体和班级整体的成绩进行多角度分析,旨在为教师检验教学效果、挖掘学生潜能、评价教学质量和制定教学策略提供信息依据.     

基于集对分析的航空物流企业机务维修人员综合素质评估研究

针对航空物流企业机务维修人员综合素质评估过程中的主观性和不确定性特点,在分析航空物流企业机务维修人员工作任务、任职标准和岗位责任等基础上,通过系统分类方法,最终确立了航空物流企业机务维修人员综合素质评估指标体系。采用区间数法和熵权法相结合的综合赋权法确定评估指标权重,考虑评估过程中的不确定性,引入集对分析原理,构建了基于集对分析的评估模型。结果表明:评估结果与实际情况的吻合度较好;统筹预测能力、英语能力、精力分配能力、协调沟通能力、规章熟悉程度是航空物流企业机务维修人员综合素质的关键影响因素。     

基于可解释学习的物联网安全通用入侵检测系统

该研究通过评估一个通用特征集对不同网络环境和攻击类型的泛化性能,旨在缩小和实际应用的差距.分别在三个数据集上对两个特征集(Net Flow和CICFlow Meter)进行了评估.实验结果表明,Net Flow特征集显著提高了两种机器学习模型在不同数据集上检测入侵的准确性.此外,由于学习模型的复杂性,一种可解释的人工智能方法(SHAP),被用来解释两个机器学习模型的分类决策.通过在多个不同数据集上分析了特征的Shapley值,以确定每个特征对最终机器学习模型预测结果的影响.     

基于深度学习的学业预警研究

学生学业预警对于学生在校期间起着重要的监督作用，对于保障学生顺利完成学业有重要意义.目前学校应用数据量井喷式增长，学习规模不断扩大，大部分学习采用小数据进行建模预测，其预测错误明显高于基于大规模的模型.逐渐凸显出增量学习算法在优化训练过程、提升预测精确度上的优势.选取了优秀的增量学习算法，进行较为准确的学生学业综合测评情况，根据模型评估结果进行学业预警提示.在已知的学生数据集上，采用线性回归模型作为预测模型，较好地完成了学业预警系统模型设计.     

学生期中与期末学习水平之间的关系

本文对学生期中成绩、期末成绩和总评成绩之间的关系进行了分析,给出了回归方程式和预测区间,并对其应用进行了探讨,为正确评估学生成绩的发展趋势、及时有效地对学生进行指导提供了依据。     

时间序列分析的理论与应用综述

时间序列分析提供的理论和方法是进行大型高难度综合课题研究的工具之一。其预测和评估技术相对比较完善,其预测情景也比较明确。近年来已有很多学者对于时间序列的研究取得了极其丰硕的成果,有的甚至在时间序列分析方法的基础上,研究出新的预测方法,在应用中求创新求发展。笔者从基本理论与应用等方面对时间序列分析进行了综述,同时阐述了它未来的发展趋势。     

一种改进的粗集综合评价方法

基于区分矩阵的粗集综合评价方法由于存在对评价对象的反复比较，因此影响了求解指标约简及权重的效率．利用区分矩阵的变形——广义信息表提出的一种改进的粗集综合评价方法，能够减少对对象的重复比较，更快地进行指标约简和权重设置．此外，通过将该方法应用于政府效率评估来验证了方法的可行性和有效性.     

多元统计分析在高校学生成绩评价中的应用研究

高校学生成绩评价是衡量学生综合素质的重要指标,但传统的成绩评价方法不能对学生各方面能力进行综合评估。以某高校学生的专业课成绩作为实际数据,利用SPSS的因子分析方法对学生成绩进行主成分分析,进而对学生各方面专业能力进行全面评估。结果发现,该方法能更清楚地了解学生的专业表现情况,实现科学有效的评估。     

高等教育教学质量评估方法探讨

本文通过对现代教育中基于学生发展的评估、高等教育的素质教育评估等常用教学质量评估方法的探讨和研究,提出了每一种评估方法的内容、特点和现存问题,最后对现代教育评估方法和发展趋势做出了一定的分析。     

灰色模型和最小二乘支持向量机在短期负荷组合预测中的应用

提出了结合数据预处理和灰色模型(GM)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)短期负荷预测模型和算法.该模型在数据预处理的基础上,根据时刻T,通过缩小的样本集建立灰色模型,利用灰色模型的预测结果构建最小二乘支持向量机,最终,通过建立的最小二乘支持向量机对预测时刻进行预测.该算法不仅通过数据预处理策略提高了预测精度,而且避免了组合预测模型中权值选择问题.采用上述方法对河南电网负荷进行了预测分析,结果证明了该方法的有效性.