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基于支持向量机高校考试测量理论的新方法
宋思雨， 袁 明， 佟 晴， 王美侠， 祝丹梅
辽宁石油化工大学学报
2017, 37 (4):
57-60.
DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2017.04.013
高校考试测量对选拔人才十分重要，试卷中隐性知识的量化是选拔创新性人才的关键。首先以传统的统计方法对考试结果进行分析，然后在此基础上采用支持向量机方法，通过引入多项式核函数、径向基核函数以及兼具二者优势的组合核函数训练支持向量机，并以不同因子针对显隐性知识的量化进行比较分析，得出不同的分类结果。实验结果表明，考试测量结果的合理评价需基于显性、隐性知识分析，将组合核函数应用于考试测量的优劣是行之有效的方法。
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