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發(fā)視頻基于增強(qiáng)特征判別性的典型相關(guān)分析和分類集成的助學(xué)金預(yù)測方法
2018-11-16 |
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資料介紹
針對(duì)高校資助管理辦法效率低下、工作量大等問題，提出一種增強(qiáng)特征判別性的典型相關(guān)分析（ EN-DCCA）方法，并結(jié)合分類集成方法實(shí)現(xiàn)高校學(xué)生助學(xué)金預(yù)測。將學(xué)生在校多維度數(shù)據(jù)劃分為兩個(gè)不同視圖，已有的各種多視圖判別典型相關(guān)分析算法沒有綜合考慮視圖類別之間的相關(guān)性和視圖組合特征的判別性兩者因素。EN-DCCA的優(yōu)化目標(biāo)在最大化類內(nèi)相關(guān)的同時(shí)最小化類間相關(guān)，并且考慮了視圖組合特征的判別性，進(jìn)一步強(qiáng)化了屬性的判別性能，更有利于分類預(yù)測。高校學(xué)生助學(xué)金預(yù)測的實(shí)現(xiàn)過程：首先，根據(jù)學(xué)生生活行為和學(xué)習(xí)表現(xiàn)將數(shù)據(jù)預(yù)處理為兩個(gè)不同視圖，然后用EN-DCCA方法對(duì)這兩個(gè)視圖數(shù)據(jù)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，最后用分類集成方法完成預(yù)測。在真實(shí)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，所提方法的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到90.01%，較增強(qiáng)視圖組合特征判別性的典型相關(guān)分析（CECCA）的集成方法提高了2個(gè)百分點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法能有效實(shí)現(xiàn)高校助學(xué)金預(yù)測。
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