摘要
本申请公开了一种基于符号回归的在线学习效果分析方法、装置及设备,该方法包括:基于通用算子集合进行随机采样得到包含多层节点方程实例的初始数据集;根据所述初始数据集对初始算子筛选器进行训练,得到目标算子筛选器;基于学生在线真实学习数据和所述目标算子筛选器进行采样,得到函数算子集合;对所述学生在线真实学习数据和所述函数算子集合进行分析,生成学生在线学习效果方程。本发明通过生成包含多层节点方程实例的初始数据集对算子筛选器进行训练,最终得到函数算子集合,预测了算子的有效性,从而提升了搜索的效率,能够直接从数据中学习和发现描述学习者与知识点关系的数学表达式,实现了提供更精确和高效的个性化学习支持。
技术关键词
筛选器
在线
分析方法
学生
多层前馈神经网络
学习特征
认证设备
符号
方程
节点
矩阵
知识点关系
处理单元
模型训练模块
存储单元
数据分析模块
分析设备
分析装置
采样模块