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基于支持向量机的民航飞行人员人格选拔分类器的探讨
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作者 肖潇 程珊 +2 位作者 孙继成 马进 胡文东 《现代生物医学进展》 CAS 2017年第1期111-114,共4页
目的:探究将统计学习方法应用于心理测验所得的大量数据进行学习分析的可行性,并基于探究结果对飞行职业的人格特征进行进一步探索,为飞行人员的选拔及评估提供新的思路。方法:从某航空公司随机抽取1020名男性被试,其中飞行人员510名,... 目的:探究将统计学习方法应用于心理测验所得的大量数据进行学习分析的可行性,并基于探究结果对飞行职业的人格特征进行进一步探索,为飞行人员的选拔及评估提供新的思路。方法:从某航空公司随机抽取1020名男性被试,其中飞行人员510名,非飞行人员510名,采用卡特尔16项人格测试对其进行测验,施测后对得到的16项因子分采用支持向量机就随机划分的训练组和测试组进行学习,分析学习结果。结果:挑选出4项因子作为分类的特征因子,基于线性支持向量机构建的分类器在交叉验证下的平均正确率为64%。结论:采用SVM构建的分类器具有一定的可靠性和有效性。 展开更多
关键词 民航飞行人员 人格选拔与评估 支持向量机(SVM) 卡特尔16项人格测试(16PF)
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