【摘 要】
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提出一种基于遗传神经网络的成绩预测方法。首先用相关分析法计算了基础课程成绩与目标课程成绩的相关系数,选取了与目标课程成绩相关度高的基础课程成绩作为输入项,然后引入
【基金项目】
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陕西省高等教育教学改革研究重点资助项目(17BZ041)
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提出一种基于遗传神经网络的成绩预测方法。首先用相关分析法计算了基础课程成绩与目标课程成绩的相关系数,选取了与目标课程成绩相关度高的基础课程成绩作为输入项,然后引入遗传算法对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值和阈值进行优化,实现学生目标课程成绩预测。采集某大学通信工程专业1601-1603班级99名学生的实际教学数据进行验证,结果表明,该方法与BP神经网络模型相比,预测的均方根误差由8.6降低为2.8。
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