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申请/专利权人：陕西师范大学;黑龙江大学
摘要：本发明公开一种基于图像分类的mooc辍学率预测方法及系统，方法包括以下步骤：获取mooc课程的学生行为数据，将乱序的数据集整合为有序序列，对于每个有序序列生成图像，所述图像名生成包含标签，用户id和课程id；将所述图像作为组合神经网络的输入，神经网络以ViT网络为基础，ViT网络由嵌入层和编码层构成，嵌入层为输入层，编码层中包括多头注意力层和多层前馈网络，设定嵌入层中图像分割的块数，在编码层优化多层感知器；图像依次经过嵌入层、多头注意力层和多层前馈网络层得到图像分类结果，所述图像分类结果对应预测标签分类，根据所述标签分类得到辍学率，本发明基于ViT网络，将该网络应用于图像分类训练中，有利于取得更好的分类结果。
主权项：1.一种基于图像分类的mooc辍学率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取mooc课程的学生行为数据，将乱序的数据集整合为有序序列，对于每个有序序列生成图像，所述图像名生成包含标签，用户id和课程id；将所述图像作为组合神经网络的输入，神经网络以ViT网络为基础，ViT网络由嵌入层和编码层构成，嵌入层为输入层，编码层中包括多头注意力层和多层前馈网络，设定嵌入层中图像分割的块数，在编码层优化多层感知器；图像依次经过嵌入层、多头注意力层和多层前馈网络层得到图像分类结果，所述图像分类结果对应预测标签分类，根据所述标签分类得到辍学率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西师范大学 黑龙江大学 一种基于图像分类的mooc辍学率预测方法及系统
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