《表1 样本数据：基于MK-RVM学习方法的大学生科研能力预测模型》

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《基于MK-RVM学习方法的大学生科研能力预测模型》

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基于遗传算法优化的MK-RVM建立大学生科研能力评价指标与能力指标之间的复杂函数关系，利用训练数据进行学习，确定权向量w=（w0，w1，?，wn）T，代入式（1）最终构建大学生科研能力评价模型，并与已有方法进行精度对比。参考文献[3-6]确定专业基础（x1）、自学能力（x2）、问题发现能力（x3）、问题解决能力（x4）、问题分析能力（x5）、学位论文（x6）、科研项目（x7）、论文发表（x8）作为大学生科研能力评价指标。大学生科研能力评价指数（?）通过层次分析法和变异系数法结合所得的权重经过加权平均所得，大学生科研能力等级为η。本文分别收集了等级为“优”“良”“中”“差”总共60个样本，每个等级15个样本，具体的大学生科研能力指标评分细则及样本数据参考文献[6]，部分数据如表1所示。