【摘 要】
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为提高高校贫困生分类的准确率,综合考虑学生家庭收入和家庭支出情况,提出一种基于PSO-BN的高校贫困生分类方法。将贫困生分类评价指标作为PSO-BN模型的输入,贫困生类别作为P
【机 构】
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渭南师范学院稳定与安全办公室,长安大学公共管理与法学院
【基金项目】
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陕西省高校教育扶贫工作中的贫困生管理研究(18JK0254);信息化时代陕西省军民融合企业保密工作研究——以渭南地区为例(18JMR37)
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为提高高校贫困生分类的准确率,综合考虑学生家庭收入和家庭支出情况,提出一种基于PSO-BN的高校贫困生分类方法。将贫困生分类评价指标作为PSO-BN模型的输入,贫困生类别作为PSO-BN模型的输出,建立PSO-BN贫困生分类模型。研究结果表明,与BN、SVM和BP相比,PSO-BN可以有效提高高校贫困生分类的准确性,实现贫困生判定由定性分析转向定量分析,提高了模型的应用价值。
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