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        基于共生生物搜索算法優(yōu)化SVM的學(xué)生德育綜合評價

        2020-12-26 08:22:44李亞玲
        微型電腦應(yīng)用 2020年12期
        關(guān)鍵詞:指標(biāo)體系個體素質(zhì)

        李亞玲

        (陜西中醫(yī)藥大學(xué) 馬克思主義學(xué)院, 陜西 西安 712046)

        0 引言

        隨著我國高等教育的快速發(fā)展和規(guī)模的不斷擴(kuò)大,大學(xué)生德育工作的質(zhì)量成為衡量辦學(xué)水平和質(zhì)量的重要標(biāo)志,因此建立大學(xué)生德育綜合評價模型具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和理論價值[1]??茖W(xué)合理地評價大學(xué)生德育綜合素質(zhì),有助于分析存在的問題、找出原因,提出有效的措施指導(dǎo)德育實(shí)踐活動;此外,可以幫助大學(xué)生更好地了解自己,提高對德育教育的認(rèn)識,還可以為學(xué)校評優(yōu)評先等提供客觀依據(jù)。目前,研究大學(xué)生德育綜合評價的文獻(xiàn)較少,為了實(shí)現(xiàn)大學(xué)生德育綜合評價,從政治素養(yǎng)、思想素質(zhì)、社會公德、法紀(jì)素質(zhì)和身心素質(zhì)等5個維度構(gòu)造大學(xué)生德育綜合評價指標(biāo)體系。運(yùn)用共生生物搜索(symbiotic organisms search,SOS)算法對SVM模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選擇,建立基于多指標(biāo)和SOS-SVM的大學(xué)生德育綜合評價模型。與單一的SVM或BP為基礎(chǔ)的模型對比分析,發(fā)現(xiàn)基于SOS-SVM模型的大學(xué)生德育評價體系準(zhǔn)確率更高,切實(shí)為大學(xué)生的德育綜合評價提供科學(xué)參考和支撐。

        1 大學(xué)生德育綜合評價指標(biāo)

        為實(shí)現(xiàn)大學(xué)生德育綜合評價,在參考文獻(xiàn)[2-3]的基礎(chǔ)上,從政治素養(yǎng)、思想素質(zhì)、社會公德、法紀(jì)素質(zhì)和身心素質(zhì)等5個維度構(gòu)造大學(xué)生德育綜合評價指標(biāo)體系。綜合評價指標(biāo)中,共有5個一級指標(biāo)和30個二級指標(biāo),如表1所示。

        2 SOS算法

        SOS算法是模擬生物種群個體之間的合作與競爭的共生關(guān)系而產(chǎn)生的群體智能算法,包括“互利”、“共棲”和“寄生”,主要步驟可以詳細(xì)描述如下[4-5]。

        表1 大學(xué)生德育綜合評價指標(biāo)體系

        Step1,種群初始化:隨機(jī)產(chǎn)生N個生物個體,如式(1)。

        Xi=Lb+rand(1,D)×(Lu-Lb)

        (1)

        式中,Xi為生態(tài)系統(tǒng)中第i個生物(i=1,2,3,…,N);Lu表示搜索空間的上限,Lb搜索空間的下限;D表示解的維數(shù);rand(1,D)為[0,1]之間隨機(jī)數(shù)。

        Step2,互利階段:隨機(jī)選擇Xj與Xi(j≠i),進(jìn)入“互利”階段。Xj與Xi新的解Xjnew與Xinew,如式(2)。

        Xinew=Xi+rand(0,1)×(Xbest-MVB1)

        Xjnew=Xj+rand(0,1)×(Xbest-MVB2)

        (2)

        式中,i、j∈{1,2,3,…,N},i≠j;Xbest為最優(yōu)個體;B1、B2表示獲益因子,B1、B2代表取數(shù)在[1,2]之間的隨機(jī)數(shù)。MV為互利向量,用來衡量Xj與Xi之間的關(guān)系特征。

        Step3,共棲階段:隨機(jī)選擇Xj與Xi(j≠i),進(jìn)入“共棲”階段,如式(3)。

        Xinew=Xi+rand(-1,1)×(Xbest-Xj)

        (3)

        Step4,寄生階段:首先,隨機(jī)修改Xi中的某個元素或多個元素,獲得新個體Xpv(寄生向量);然后,對于個體Xpv,隨機(jī)選擇一個個體Xj(j≠i)作為其“宿主”,比較兩個個體的適應(yīng)度;如果f(Xpv)

        3 基于SOS-SVM的大學(xué)生德育綜合評價

        3.1 SVM模型

        (4)

        (5)

        3.2 適應(yīng)度函數(shù)

        針對懲罰系數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)g影響SVM模型的性能[9],本研究將SOS算法應(yīng)用于SVM模型參數(shù)選擇,如式(6)。

        (6)

        式中,yi和Oi分別為德育評價綜合得分預(yù)測值和德育評價綜合得分實(shí)際值;n為訓(xùn)練集數(shù)量。

        4 實(shí)驗(yàn)與分析

        4.1 數(shù)據(jù)來源

        為了驗(yàn)證SOS-SVM模型對學(xué)生德育綜合評價的有效性和可靠性,將大學(xué)生德育綜合評價結(jié)果分為優(yōu)秀、良好、中等和較差4個等級。選擇陜西高校2009~2019年大學(xué)生德育綜合評價數(shù)據(jù)為研究對象[11],運(yùn)用專家評價法獲取各評價指標(biāo)的得分和大學(xué)生德育評價綜合得分。每個評價指標(biāo)得分分為好、較好、中等、較差和很差5個等級,每個等級對應(yīng)的得分為1、0.7、0.5、0.3和0.1。大學(xué)生德育評價綜合得分與評價標(biāo)準(zhǔn),如表2所示。

        表2 綜合得分與評價標(biāo)準(zhǔn)

        4.2 評價指標(biāo)

        大學(xué)生德育綜合評價的評價指標(biāo)選擇均方根誤差(RMSE)和平均絕對誤差(MAE)[10-11]如式(7)、式(8)。

        (7)

        (8)

        4.3 結(jié)果分析

        通過專家打分法[12]獲得該高校11年的大學(xué)生德育綜合評價數(shù)據(jù),前7組和后4組分別作為訓(xùn)練集和測試集,SOS算法參數(shù):最大迭代次數(shù)T=100、種群規(guī)模N=10。測試集評價結(jié)果,如圖1所示。

        (a) SVM

        (b) SOS-SVM

        評價結(jié)果的相對誤差圖2和表3所示。

        (a) SVM

        (b) SOS-SVM

        表3 結(jié)果對比

        由圖1、圖2和表3可知,與SVM和BP相比,在評價指標(biāo)RMSE和MAE上,SOS-SVM的大學(xué)生德育綜合評價結(jié)果的RMSE和MAE分別為0.32和0.18,優(yōu)于SVM的0.38和0.24以及BP模型的0.82和0.63,通過對比可知,SOS-SVM的大學(xué)生德育綜合評價結(jié)果最好、精度最高,為大學(xué)生德育綜合評價提供了新的方法。

        5 總結(jié)

        本研究提出一種基于多指標(biāo)評價體系和SOS-SVM的大學(xué)生德育綜合評價模型。從政治素養(yǎng)、思想素質(zhì)、社會公德、法紀(jì)素質(zhì)和身心素質(zhì)等5個維度構(gòu)建出一套大學(xué)生德育綜合評價指標(biāo)體系,通過專家打分法獲得大學(xué)生德育綜合評價二級指標(biāo)和綜合得分?jǐn)?shù)據(jù),并建立SOS-SVM大學(xué)生德育綜合評價模型。研究結(jié)果表明,SOS-SVM的大學(xué)生德育綜合評價結(jié)果最好、精度最高,為大學(xué)生德育綜合評價提供支撐與參考。但是,德育評價本身是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工作,其涉及的影響因素眾多,本研究考慮的評價指標(biāo)可能存在片面或不合理的因素,后續(xù)將研究更加全面科學(xué)合理的評價指標(biāo)體系,提高模型的適用性。

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