【摘 要】
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针对高校学业困难学生过程化管理的预警需求,通过学生的入学成绩、学期成绩、一卡通应用数据、早操考勤和学籍处理等状态数据,基于大数据处理思想,提出用核函数的模糊均值聚
【机 构】
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齐齐哈尔大学通信与电子工程学院,齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目(F201336);黑龙江省教育厅基本业务专项项目(135106244,135309115,135309211);黑龙江省教育科学“十二五”规划备案课题(GBC1214089);黑龙江省高等教育教学改革项目(SIGY20170384);黑龙江省高等教育教学改革研究重点委托项目(SJGZ20180070)
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针对高校学业困难学生过程化管理的预警需求,通过学生的入学成绩、学期成绩、一卡通应用数据、早操考勤和学籍处理等状态数据,基于大数据处理思想,提出用核函数的模糊均值聚类(KFCM)改进支持向量机(SVM)数据决策算法,开展学生学业预警决策研究,为教师或学生个人及早采取有效干预措施提供技术支持。经仿真对比分析,本文改进算法相比传统SVM、BP神经网络、遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)数据决策算法,在解决学生学业预警领域具有较大优势,有一定推广应用价值。
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