改进的支持向量机算法框架下的大学英语教学效果评价与优化_OpenScirbe Publishing

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改进的支持向量机算法框架下的大学英语教学效果评价与优化

Author(s)：
张保峰

Publication Title：

Wen Yuan (High School Edition) 2023 No.09

Affiliations：
商丘工学院基础教学部

Abstract：
改进的支持向量机算法能提高大学英语教学效果评价的效率，满足了大学英语教学效果评价的要求。本文基于相关理论构建了一个以教师和学生为主体的评价指标系统，将问卷调查结果作为最小二乘支持向量机输入样本来评价大学英语的教学效果。结果证明，相对于基于优化BP神经网络和类别加权灰靶决策法两种方法的评价模型，改进的最小二乘支持向量机算法评价模型的准确性高达96.26%。本文以商丘工学院为例，运用优化的最小二乘支持向量机算法评估大学英语教学效果，教学设计的优化体现在教学目标，教学内容，学习状况，教学媒体和课程材料以及教学步骤等方面。

Keywords：
改进的支持向量机算法；教学效果评价与优化

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[1] 张保峰.改进的支持向量机算法框架下的大学英语教学效果评价与优化[J].Wen Yuan (High School Edition),2023(09),.

文渊(高中版)

Wen Yuan (High School Edition)

Language: 中文

CN：11-9276/G

ISSN：2096-6288

Publication Frequency: 月刊

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