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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) Journal of Information Processing Systems Vol.20 No.2
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 263 - 272 (10page)
- DOI
- 10.3745/JIPS.02.0213
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A model based on genetic algorithm optimization, GA-SVM, is proposed to warn university students of theirstatus. This model improves the predictive effect of support vector machines. The genetic optimizationalgorithm is used to train the hyperparameters and adjust the kernel parameters, kernel penalty factor C, andgamma to optimize the support vector machine model, which can rapidly achieve convergence to obtain theoptimal solution. The experimental model was trained on open-source datasets and validated throughcomparisons with random forest, backpropagation neural network, and GA-SVM models. The test results showthat the genetic algorithm-optimized radial basis kernel support vector machine model GA-SVM can obtainhigher accuracy rates when used for early warning in university learning.
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