摘要
为了提高高校教师的绩效评价效果,本文提出一种基于优化支持向量机的高校教师绩效分类方法.采用支持向量机的非线性逼近能力描述绩效等级与影响因子间的复杂关系,同时利用改进的遗传算法对支持向量机参数进行优化处理,进而提高绩效识别分类精度.实验结果表明,与经典支持向量机和神经网络相比,该模型具有更好的泛化性能,能够明显提高高校教师绩效的评价效果.
出处
《赤峰学院学报（自然科学版）》
2014年第24期25-27,共3页
Journal of Chifeng University(Natural Science Edition)
基金
湖南省教育科学规划课题<基于自适应学习的高校教师绩效评价方法研究>(XJK013CGD083)终结性成果
湖南省教学改革研究项目(湘教通【2014】247-612)
湖南财政经济学院教学改革研究项目
