摘要
本发明公开了一种基于人工智能的学生学业成绩预测方法及系统,方法包括数据收集、数据预处理、学习行为分析、成绩分析预测和学生学业成绩预测。本发明涉及成绩预测技术领域,具体是指一种基于人工智能的学生学业成绩预测方法及系统,本方案采用由学习行为结合学习成绩进行学生学业成绩预测的方法,通过多种层面和多种维度的学习行为特征;采用结合最近邻聚类的改进卷积神经网络进行学习行为分析,通过对学习行为进行聚类,提升了共性特征和个性特征的深入挖掘和特征提取;采用结合堆叠特征编码和图特征提取的双向长短期记忆神经网络,进行成绩分析预测。
技术关键词
双向长短期记忆
学生
卷积特征
预测模型训练
数据收集模块
成绩预测技术
社交活动数据
聚类
分析模块
编码器
预测系统
教学系统
心理健康
非线性
系统为您推荐了相关专利信息
降噪方法
编码器特征
时域特征
水声信号处理技术
生成向量
检测网络模型
合成孔径雷达
多尺度注意力机制
特征提取网络
混合损失函数