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針對高校資助管理辦法效率低下、工作量大等問題，提出一種增強特征判別性的典型相關分析（ EN-DCCA）方法，并結合分類集成方法實現高校學生助學金預測。將學生在校多維度數據劃分為兩個不同視圖，已有的各種多視圖判別典型相關分析算法沒有綜合考慮視圖類別之間的相關性和視圖組合特征的判別性兩者因素。EN-DCCA的優化目標在最大化類內相關的同時最小化類間相關，并且考慮了視圖組合特征的判別性，進一步強化了屬性的判別性能，更有利于分類預測。高校學生助學金預測的實現過程：首先，根據學生生活行為和學習表現將數據預處理為兩個不同視圖，然后用EN-DCCA方法對這兩個視圖數據進行特征學習，最后用分類集成方法完成預測。在真實的數據集上進行實驗，所提方法的預測準確率達到90.01%，較增強視圖組合特征判別性的典型相關分析（CECCA）的集成方法提高了2個百分點，實驗結果表明，所提方法能有效實現高校助學金預測。
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