【摘 要】
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综合考虑评价流程中的综合性、自适应性、可靠性等因素,提出基于组合赋权与模型自优化的能力评价方法,以多级评价指标组合赋权结合改进模糊算法构建评价数据集;利用格拉姆角和场空间域转换优化序列样本信息丰富度,将粒子群优化算法、迁移学习与神经网络模型有效结合,通过模型中10个参数自适应全局寻优,构建出适用于小样本、具备自学习能力的P-TMVGG评价模型。通过实例验证了所提方法的有效性,为相关领域构建综合评价
【基金项目】
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山西省研究生教育改革研究课题基金项目（2019JG171）； 教育部产学合作协同育人基金项目（201902016003、201801121011）； 全国高等学校计算机教育研究会课题基金项目（CERACU2019R02）； 太原科技大学教学改革与研究基金项目（201937）；
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综合考虑评价流程中的综合性、自适应性、可靠性等因素,提出基于组合赋权与模型自优化的能力评价方法,以多级评价指标组合赋权结合改进模糊算法构建评价数据集;利用格拉姆角和场空间域转换优化序列样本信息丰富度,将粒子群优化算法、迁移学习与神经网络模型有效结合,通过模型中10个参数自适应全局寻优,构建出适用于小样本、具备自学习能力的P-TMVGG评价模型。通过实例验证了所提方法的有效性,为相关领域构建综合评价、预测、诊断体系及方法设计提供新的思路。
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