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基于层次分析法的就业质量评估模型仿真
文献摘要：
为了对高校就业质量进行智能化的精确评估,文中提出了一种基于层次分析法的就业质量评估模型.在构造了就业质量评估体系的基础上,通过对比矩阵确定了就业质量评估指标初试权重,并利用深度置信网络可自主学习数据特征的优点,建立了智能化的就业质量评估模型.通过引入动态步长果蝇优化算法得到每一层RBM网络的最优参数,并采用BP神经网络里的Softmax函数作为评估分类器.仿真与测试结果验证了指标权重的可信性,同时评估分类精准度提高了 0.14％,证明了该方案的有效性.
文献关键词：
层次分析法;深度置信网络;BP神经网络;动态果蝇优化算法;一致性检验
中图分类号：
作者姓名：
雷波;夏雪刚
作者机构：
陕西铁路工程职业技术学院,陕西渭南714000
文献出处：
引用格式：
[1]雷波;夏雪刚-.基于层次分析法的就业质量评估模型仿真)[J].信息技术,2022(08):83-87
A类：
动态步长果蝇优化算法,动态果蝇优化算法
B类：
就业质量,模型仿真,高校就业,质量评估体系,对比矩阵,质量评估指标,初试,深度置信网络,学习数据,数据特征,RBM,最优参数,Softmax,评估分类,分类器,可信性,时评,分类精准度,一致性检验
AB值：
0.297748
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