您当前的位置：
首页 >
文章列表页 >
基于群智能增强核极限学习机的创新人才预测模型
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-07-22

    • 基于群智能增强核极限学习机的创新人才预测模型

    • Predictive model for identifying innovative university talents based on the swarm intelligence evolution enhanced kernel extreme learning machine

    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第5期 页码：1763-1771
    • 作者机构：

      1.温州理工学院 创新创业学院，浙江 温州 325035

      2.温州大学 计算机与人工智能学院，浙江 温州 325035

    • 作者简介：

      金庆良（1977-），男，副教授，硕士.研究方向：创新人才培养，教育大数据分析.E-mail： QL665003@163.com

      吴承文（1974-），男，副教授，博士.研究方向：智慧教育，大数据分析.E-mail： jsj_wcw@wzu.edu.cn

    • 基金信息：
      浙江省高质量哲学社会科学重点研究基地--浙社科办(［2024］50)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240906    

      中图分类号： TP391.4

    • 收稿：2024-08-17，

      纸质出版：2025-05-01

    移动端阅览

  • 金庆良,周鑫森,陈翼等.基于群智能增强核极限学习机的创新人才预测模型[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(05):1763-1771. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240906.

    JIN Qing-liang,ZHOU Xin-sen,CHEN Yi,et al.Predictive model for identifying innovative university talents based on the swarm intelligence evolution enhanced kernel extreme learning machine[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(05):1763-1771. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240906.

  •  
  •  

0

浏览量

5

下载量

0

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

基于增强核极限学习机的专业选择智能系统
基于RBVS和CBCNN的风机叶片故障检测和分类方法
面向不平衡多组学癌症数据的特征表征算法
基于改进RBF神经网络的人体姿态局部特征识别算法
基于噪声鲁棒性特征提取的普洱茶品种鲁棒判别方法

相关作者

黄辉
冯西安
魏燕
许驰
陈慧灵
周求湛
牟岩
武慧南

相关机构

温州科技职业学院 信息技术学院
温州大学 数理与电子信息工程学院
西北工业大学 航海学院
吉林大学 计算机科学与技术学院
华锐风电科技（江苏）有限公司
0