基于粒子群算法和支持向量机的大学英语教学效果评价模型

作者：张菊玲

来源：微型电脑应用, 2021, 37(10): 53-56.

• 粒子群算法
• 支持向量机
• 大学英语
• 评价模型

研究基于粒子群算法和支持向量机的大学英语教学效果评价模型,这个模型能提高大学英语教学效果评价的准确率和效率,满足大学英语教学效果评价要求。依据相关理论构建以教师和学生为主体的多指标的大学英语教学效果评价体系,将大学英语教学效果评价指标数据作为最小二乘支持向量机输入样本,实现大学英语教学效果评价。且采用粒子群算法求解最小二乘支持向量机的核函数参数与正则化参数最优解,优化最小二乘支持向量机评价过程。实验结果表明:该方法对大学英语教学效果评价的评价效果最优,平均评价准确率高达96.56%,评价时间短,测试时间低至5 ms。

• 单位
  西安思源学院