基于MK-RVM学习方法的大学生科研能力预测模型

学生科研能力预测模型构建是大学生科研能力评价体系的关键问题,文中对机器学习新算法相关向量机进行改进,构建遗传算法优化的多核函数相关向量机(MK-RVM)学习算法,并基于该算法建立大学生科研能力预测新模型,分析结果的有效性及可靠性。由实例分析结果可知,MK-RVM对大学生科研能力评价指数(?)预测精度达到"好"级,对大学生科研能力等级η预测准确率达到100%,较大程度优于其他三种BP神经网络算法。MK-RVM建立的大学生科研能力预测模型具有很好的稀疏性,致使模型具有出色的计算效率,算法运行时间远小于其他三种BP神经网络。