【摘要】：作為高等教育質(zhì)量監(jiān)督和評(píng)價(jià)體系的必需成分，大學(xué)評(píng)價(jià)具深遠(yuǎn)的社會(huì)意義，可以引導(dǎo)學(xué)生擇校，引導(dǎo)資金流向，促進(jìn)大學(xué)競(jìng)爭(zhēng)，吸引國(guó)人關(guān)注高等教育，等等。中國(guó)的大學(xué)評(píng)價(jià)起步較晚，目前還具有相當(dāng)?shù)牟怀墒煨浴?統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論(Statistical Learning Theory)是一種專門研究有限樣本下機(jī)器學(xué)習(xí)規(guī)律的理論。它不僅考慮了對(duì)推廣能力的要求，而且追求在現(xiàn)有有限信息的條件下得到最優(yōu)結(jié)果。支持向量機(jī)(Support Vector Machine)是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展而來的一種新的模式識(shí)別方法，在解決有限樣本，非線性及高維模式識(shí)別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)。 本文的工作是將支持向量機(jī)的理論和方法引入大學(xué)評(píng)價(jià)領(lǐng)域。為達(dá)到這個(gè)目的，在詳細(xì)研究大學(xué)評(píng)價(jià)和支持向量機(jī)的最新進(jìn)展和各自特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于SVM的評(píng)價(jià)系統(tǒng)。 在這個(gè)過程中，本文主要解決了三個(gè)問題。問題包括：將評(píng)價(jià)問題轉(zhuǎn)化為分類，多類分類，以及將分類結(jié)果轉(zhuǎn)化為絕對(duì)分值。我們通過將各學(xué)校的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)拼接形成大向量，并定義學(xué)校之間關(guān)系的類別為“相對(duì)強(qiáng)”，“相對(duì)弱”以及“實(shí)力相當(dāng)”，解決了將學(xué)校評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為分類的問題。經(jīng)典的支持向量機(jī)分類算法是針對(duì)二值分類的，本文選用一對(duì)一組合方式，采用3個(gè)二值分類的分類器來完成三類分類，解決了多類分類問題。將所有學(xué)校分別與其他所有學(xué)校進(jìn)行類似循環(huán)賽的兩兩比較，并通過對(duì)類別標(biāo)簽的進(jìn)一步定義和相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理，完成了核心為SVM算法的評(píng)價(jià)流程。本文通過大量實(shí)驗(yàn)，完成了與基于Fisher的評(píng)價(jià)系統(tǒng)，基于PCA的評(píng)價(jià)系統(tǒng)的比較，驗(yàn)證了基于SVM的評(píng)價(jià)系統(tǒng)的優(yōu)越性；選擇了不同的核函數(shù)，構(gòu)成對(duì)應(yīng)的各種SVM，調(diào)整參數(shù)，選定性能最好的SVM完成系統(tǒng)的構(gòu)建。最后，結(jié)合教育界專家的意見，本文應(yīng)用基于SVM的評(píng)價(jià)系統(tǒng)，對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行調(diào)整，得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果并初步分析，為專家們做進(jìn)一步的分析提供研究依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：南京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2003
【分類號(hào)】：G647

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2776279