基于主成分分析和支持向量机英语教学质量评价,本文是一篇关于支持向量机论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
支持向量机论文参考文献：
摘 要： 针对英语教学质量复杂的变化特点,为获得高精度的英语教学质量评价结果,设计了基于主成分分析和支持向量机的英语教学质量评价模型.对英语教学质量的影响指标进行构建,采用主成分分析对英语教学质量评价指标进行优化和选择,利用支持向量机得到英语教学质量等级评价结果.具体应用实例的测试结果表明,所提模型可对英语教学质量等级进行高精度评价,评价结果能够为提高英语教学质量提供有价值的信息.
关键词： 高校教育； 英语教学质量； 指标体系； 指标权值； 主成分分析； 支持向量机
中图分类号： TN911.1?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）07?0178?05
English teaching quality evaluation based on PCA and SVM
ZHANG Mingya
（Guangxi Normal University for Nationalities, Chongzuo 532200, China）
Abstract： According to the complex change characteristics of English teaching quality, an English teaching quality evaluation model based on principal component analysis （PCA） and support vector machine （SVM） was designed to get the high?precision evaluation result of English teaching quality. The influence index of English teaching quality was constructed. The PCA is used to optimize and select the evaluation indicators of English teaching quality. The SVM is used to get the grade evaluation results of English teaching quality. The test results of a specific application instance show that the model can perform the high?precision evaluation for English teaching quality degree, and its evaluation results can provide the valuable information for improving the English teaching quality.
Keywords： higher education； English teaching quality； index system； index weight； principal component analysis； support vector machine
0 引 言
在高校教育中,英语是每一个大学生的必修课,而且本科院校对大学英语水平有一定的要求,同时英语和其他课程学习直接相关,因此提高大学生英语教学质量十分重要[1].而教学质量是衡量英语教学效果的一个关键指标,英语教学质量评价是一个十分复杂的过程,涉及到许多因素,如评价指标、评价方法等,因此建立一种客观、科学的英语教学质量评价系统是一个具有挑战性的问题[2?3].
相对于其他课程教学,英语教学具有自身的特殊性,如互动性比较强,知识具有相当强的连贯性,因此比一般课程的教学质量评价要复杂得多[4].最初高校采用简单统计学方法对英语教学质量进行评价,假设英语教学效果和评价指标是一种固定的变化关系,通过确定变化参数,就可以得到相应的英语教学质量评价结果[5].实际上教学效果和评价指标之间不是一种简单的变化关系,因此评价结果的可信度低[6].随后引入了专家系统实现英语教学质量评价,高校一般通过学校的一些教授、专家对某一位老师的英语教学效果进行评价[7],有时还引入了学生评价结果,该方法的评价结果可信度高[8],但是每一个学校所侧重的评价指标不同,导致英语教学质量评价结果具有一定的主观性,客观性不强[9].近些年,随着信息处理技术的不断成熟,有学者提出一些英语教学质量自动评价系统,通过选择一些评价指标,并根据指标收集英语教学的历史数据,采用相应方法对英语教学质量的等级进行估计,最后综合专家评价结果产生英语教学质量的最后评价等级[10].在实际应用中,还存在许多问题有待解决,如英语教学质量评价指标多,指标之间存在一定的共非线性,指标相互干扰,同时评价指标过多,计算时间复杂度高,英语教学质量评价效率低等[11?12].
为了获得较好的英语教学质量评价结果,提出基于主成分分析和支持向量机的英语教学质量评价方法,具体应用实例测试结果表明,该方法可以对英语教学质量等级进行高精度的评价,可为英语教学过程提供一定的参考信息.
1 支持向量机和主成分分析
1.1 支持向量机
由于英语教学质量评价是一个分类问题,因此需要构建分类器,本文采用支持向量機实现.设一个英语教学质量评价问题的数据集为[（xi,yi）,][xi∈Rn,yi∈{-1,1},][i等于1,2,等,n,][xi]为英语教学质量评价的指标,[yi]表示英语教学质量的等级,基于风险最小化理论,建立如下的超平面：
结论：适合不知如何写支持向量机方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于支持向量机实例讲解论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
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