基于PSO优化贝叶斯网络的高校贫困生分类

摘要

为提高高校贫困生分类的准确率,综合考虑学生家庭收入和家庭支出情况,提出一种基于PSO-BN的高校贫困生分类方法。将贫困生分类评价指标作为PSO-BN模型的输入,贫困生类别作为PSO-BN模型的输出,建立PSO-BN贫困生分类模型。研究结果表明,与BN、SVM和BP相比,PSO-BN可以有效提高高校贫困生分类的准确性,实现贫困生判定由定性分析转向定量分析,提高了模型的应用价值。