摘 要：成绩分析为学生管理提供指导，为教学管理决策提供依据。传统的成绩分析只是对均值、挂科率等数据进行简单的统计分析，具有一定的局限性。文章在飞行学生成绩管理中，引入支持向量机 SVM 这种监督学习算法。将飞行学生的平时成绩和纪律表现等多个维度的数据作为输入，将执照通过情况标记为正类和负类，并作为模型输出。实验结果表明，支持向量机在飞行学生执照通过与否的预测中，能达到较高的准确率，可为学生管理者提供良好的决策依据。
关键词：飞行学生；成绩分析；SVM；支持向量机
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.10.009
中图分类号：TP181 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）10-0037-03
Research on Prediction of Flight License Performance Based on Support Vector Machine
LUO Zhongyun，CHEN Xinyue
（Civil Aviation Flight University of China，Guanghan 618307，China）
Abstract：The performance analysis provides guidance for student management and basis for teaching management decisionmaking. The traditional performance analysis is only a simple statistical analysis of the data such as mean value and hanging branch rate， which has a certain limitations. This paper introduces the supervised learning algorithm of support vector machine SVM in the performance management of flying students. To take the data of multiple dimensions such as the usual performance and discipline performance of flying students as the input，and mark the license passing status as positive class and negative class，and output it as the model. The experimental results show that the support vector machine can achieve a high accuracy in the prediction whether flying students’s license pass through or not，and can provide good decision-making basis for student managers.
Keywords：flying student；performance analysis；SVM；support vector machine
参考文献：
[1] 袁洁婷，高志强 . 性别因素对大学生英语成绩影响的定量 分析 [J]. 海外英语，2015（3）：68-69+71.
[2] 刘博鹏，樊铁成，杨红 . 基于数据挖掘技术的学生成绩预 警应用研究 [J]. 四川大学学报（自然科学版），2019，56（2）： 267-272.
[3] 曹翼 . 基于支持向量机理论的车辆监控技术研究与应用 [D]. 上海：上海交通大学，2010.
[4] 胡世前，姜倩雯，凌冰，等 . 基于改进支持向量机的空气 质量监测预警模型 [J]. 江苏大学学报（自然科学版），2016，37（4）： 491-496.
[5] 张扬武 . 支持向量机在成绩分析中的应用研究 [J]. 福建电 脑 ,2019,35（3）：43-47.
[6] 温正 .MATLAB 科学计算 [M]. 北京：清华大学出版社， 2017.
[7] 李国勇，杨丽娟 . 神经模糊预测控制及其 MATLAB 实 现：第 3 版 [M]. 北京：电子工业出版社，2013.
作者简介：罗忠运（1988—），男，汉族，四川什邡人，研究 实习员，硕士研究生，研究方向：高校学生管理。