神经网络和支持向量机在认知诊断中的应用

发布时间：2019-01-08 08:35

【摘要】：认知诊断评估的主要问题是如何准确进行被试分类和项目属性标定。本文使用概率神经网络(PNN)和支持向量机(SVM)进行被试分类和属性标定,重点讨论PNN用于诊断的理论根据。模拟研究表明:PNN方法表现最好,训练速度快且具有很好判准率和标定准确率;PNN与GDD方法在分类上表现相当,在独立结构下PNN更好;线性SVM具有较好判准率和标定准确率。软计算中此类方法可非常方便推广至多级评分测验数据分析。
[Abstract]:The main problems of cognitive diagnostic evaluation are how to classify the subjects accurately and calibrate the item attributes. In this paper, probabilistic neural network (PNN) and support vector machine (SVM) are used to classify and calibrate the subjects, and the theoretical basis of PNN for diagnosis is discussed. The simulation results show that the PNN method is the best, the training speed is fast, and the accuracy of calibration is good; the PNN and GDD are similar in classification, and the PNN is better in independent structure; the linear SVM has better accuracy and accuracy. In soft computing, this method can be easily extended to multilevel score test data analysis.
【作者单位】： 江西师范大学计算机信息工程学院;江西师范大学初等教育学院;江西省地质矿产勘查开发局;江西省赣州市信丰县劳动局;
【基金】：国家自然科学基金(31500909,31360237,31160203,30860084) 全国教育科学规划教育部重点课题(DHA150285) 教育部人文社科项目(13YJC880060) 江西省社会科学研究“十二五”(2012年)规划项目(12JY07) 江西省教育科学2013年度一般课题(13YB032) 江西省教育厅科技计划项目(GJJ13207) 国家留学基金委资助项目(201509470001) 江西师范大学青年成长基金 博士启动基金的资助
【分类号】：B842.1;TP18

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本文编号：2404361