典型文献
基于烟花算法优化k均值聚类的教学质量评估模型
文献摘要：
针对当前质量评估模型精度低、可靠性差和效率不高的问题,提出一种基于烟花算法优化k均值聚类的教学质量评估模型;利用具有平衡全局和局部搜索能力的烟花算法对k均值聚类算法进行优化,将获得的数据结果作为k均值聚类算法的初始聚类中心点,解决k均值聚类算法容易陷入局部最优问题,分别从精度和建模时间2个方面验证所提出模型的评估性能.结果表明,所提出的模型对不同课程的评估精度均大于92％,评估结果可靠性较高,建模平均时间小于32.1 ms,效率较高.
文献关键词：
教学质量评估;烟花算法;k均值聚类;局部最优
中图分类号：
作者姓名：
巨金香;张福泉;黄锐
作者机构：
辽宁师范大学 教育学院,辽宁大连116029;青岛滨海学院教育学部,山东青岛266555;闽江学院计算机与控制工程学院,福建福州350108;北京理工大学计算机学院,北京100081
文献出处：
引用格式：
[1]巨金香;张福泉;黄锐-.基于烟花算法优化k均值聚类的教学质量评估模型)[J].济南大学学报（自然科学版）,2022(06):755-760
A类：
B类：
烟花算法,算法优化,均值聚类,教学质量评估,模型精度,效率不高,局部搜索,搜索能力,聚类算法,数据结果,初始聚类中心,中心点,局部最优,出模,ms
AB值：
0.255609
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