大学生学业预警算法研究与实现

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为了有效地提高学生毕业率,方便专业教师针对不同情况采取不同的策略来引导学生完成学业,以某学校学生的成绩作为研究对象,提出一种大学生学业预警算法。算法首先将所有成绩数据进行归一化处理,然后构建GRNN神经网络建立上学期各科成绩与下学期平均分和挂科率之间的模型,并用五个班级的学生成绩进行模型训练,一个班级的成绩测试模型。结果显示,该算法能有效预测学生的平均分和挂科率。
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