【摘 要】
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学业预测工作一直是教育界的研究热点,而现有的学业预测存在数据来源单一、预测精度提升有限的问题.基于此,文章利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在空间特征提取和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)在时序特征提取方面的优势,构建了一种融合CNN与LSTM的CNN_LSTM混合神经网络模型.之后,文章进行了不同类型特征组合实验和不同模型对比实验,实验结果表明:全部特征组合进行学业预测的精度优于所有的部分特征组合,CNN_L
【机 构】
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江苏科技大学 经济管理学院,江苏镇江 212100
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学业预测工作一直是教育界的研究热点,而现有的学业预测存在数据来源单一、预测精度提升有限的问题.基于此,文章利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在空间特征提取和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)在时序特征提取方面的优势,构建了一种融合CNN与LSTM的CNN_LSTM混合神经网络模型.之后,文章进行了不同类型特征组合实验和不同模型对比实验,实验结果表明:全部特征组合进行学业预测的精度优于所有的部分特征组合,CNN_LSTM混合神经网络模型学业预测的准确度优于其它模型.基于CNN_LSTM混合神经网络模型对学生学业进行预测,既可为解决数据来源单一问题提供参考,也可为教师因材施教和学生个性化学习提供依据.
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