基于深度学习的高校投入产出绩效评价研究
本文关键词:基于深度学习的高校投入产出绩效评价研究
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【摘要】:针对高校资产资源优化配置中的绩效评价问题,提出一种结合深度学习算法优势和高校投入产出绩效评价数据特点的分类模型。首先,构建指标变量评价模型,将绩效分为四个类别;其次,利用无监督预逐层训练策略对深度学习的两层RBM进行参数学习,通过可表征数据深层特征的隐层参数提取特征;最后,运用Softmax分类器对有标签的新特征进行分类。通过仿真对比分析,该分类模型具备较好的特征学习的预测性能,比其他分类算法有更高的分类精度。
【作者单位】: 华南理工大学数学学院;
【关键词】: 绩效评价 深度学习 RBM Softmax分类器 分类正确率
【分类号】:TP181
【正文快照】: 1引言对于教育部而言,应考虑怎样在全国各高校间进行有效的资源配置使有限的资源发挥最大的作用。有效的高校绩效评价[1]可激发各高校提高工作效率、创新管理方法的积极性,是改进高校办学绩效的依据和动力。同时可如实反映各高校各项资源的利用情况,指引高校分配相应资源。因
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,本文编号:918943
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