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基于深度學習的高校投入產出績效評價研究

發(fā)布時間:2017-09-25 18:27

  本文關鍵詞:基于深度學習的高校投入產出績效評價研究


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【摘要】:針對高校資產資源優(yōu)化配置中的績效評價問題,提出一種結合深度學習算法優(yōu)勢和高校投入產出績效評價數(shù)據(jù)特點的分類模型。首先,構建指標變量評價模型,將績效分為四個類別;其次,利用無監(jiān)督預逐層訓練策略對深度學習的兩層RBM進行參數(shù)學習,通過可表征數(shù)據(jù)深層特征的隱層參數(shù)提取特征;最后,運用Softmax分類器對有標簽的新特征進行分類。通過仿真對比分析,該分類模型具備較好的特征學習的預測性能,比其他分類算法有更高的分類精度。
【作者單位】: 華南理工大學數(shù)學學院;
【關鍵詞】績效評價 深度學習 RBM Softmax分類器 分類正確率
【分類號】:TP181
【正文快照】: 1引言對于教育部而言,應考慮怎樣在全國各高校間進行有效的資源配置使有限的資源發(fā)揮最大的作用。有效的高?冃гu價[1]可激發(fā)各高校提高工作效率、創(chuàng)新管理方法的積極性,是改進高校辦學績效的依據(jù)和動力。同時可如實反映各高校各項資源的利用情況,指引高校分配相應資源。因

【相似文獻】

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本文編號:918943

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