一种基于改进 RBF 神经网络的学生信用评价模型与算法研究

米 张

摘要


针对高校学生的信用评价问题，提出一种基于改进 RBF 神经网络的学生信用评价模型。首先，基于学生的角色特征建立多维度细粒度的静态评价指标体系。其次，通过粒子群算法对径向基 RBF 神经网络进行优化，建立高校学生信用评价模型。最后，通过真实的数据集验证，提出的 PSO-RBF 模型收敛速度更快、泛化能力更强，具有更好的预测效果，可以有效地对高校学生的信用进行评估，在人才培养、用人招聘等方面有着较高的应用价值。

关键词


网络；信用评价；算法研究

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参考


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DOI: https://doi.org/10.12346/sde.v4i8.7010

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