【摘要】：認知診斷評估的主要問題是如何準確進行被試分類和項目屬性標定。本文使用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(PNN)和支持向量機(SVM)進行被試分類和屬性標定,重點討論PNN用于診斷的理論根據(jù)。模擬研究表明:PNN方法表現(xiàn)最好,訓練速度快且具有很好判準率和標定準確率;PNN與GDD方法在分類上表現(xiàn)相當,在獨立結(jié)構(gòu)下PNN更好;線性SVM具有較好判準率和標定準確率。軟計算中此類方法可非常方便推廣至多級評分測驗數(shù)據(jù)分析。
[Abstract]:The main problems of cognitive diagnostic evaluation are how to classify the subjects accurately and calibrate the item attributes. In this paper, probabilistic neural network (PNN) and support vector machine (SVM) are used to classify and calibrate the subjects, and the theoretical basis of PNN for diagnosis is discussed. The simulation results show that the PNN method is the best, the training speed is fast, and the accuracy of calibration is good; the PNN and GDD are similar in classification, and the PNN is better in independent structure; the linear SVM has better accuracy and accuracy. In soft computing, this method can be easily extended to multilevel score test data analysis.
【作者單位】： 江西師范大學計算機信息工程學院;江西師范大學初等教育學院;江西省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局;江西省贛州市信豐縣勞動局;
【基金】：國家自然科學基金(31500909,31360237,31160203,30860084) 全國教育科學規(guī)劃教育部重點課題(DHA150285) 教育部人文社科項目(13YJC880060) 江西省社會科學研究“十二五”(2012年)規(guī)劃項目(12JY07) 江西省教育科學2013年度一般課題(13YB032) 江西省教育廳科技計劃項目(GJJ13207) 國家留學基金委資助項目(201509470001) 江西師范大學青年成長基金 博士啟動基金的資助
【分類號】：B842.1;TP18

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本文編號：2404361