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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的学生成绩预测方法，该方法建立了学生成绩预测模型，该模型结合了学生视觉空间注意力数据，利用深度神经网络DNN框架进行特征学习，通过三个全连接层优化数据特征，最终利用支持向量机SVM对结果进行分类，实现最佳的预测效果。本发明能有效地对学生的学术成绩进行分类预测，结合了深度学习和机器学习技术的优势，为教育领域的成绩评估提供了一个高效的工具。
主权项：1.一种基于深度神经网络的学生成绩预测方法，其特征在于，包括：对采集得到的学生数据进行预处理，得到预处理后的数据集，根据预处理后的数据集，通过学生成绩预测模型得到学生成绩的分类预测结果；所述学生数据包括视觉空间能力数据；所述预处理包括采用高斯噪声技术处理原始数据以及数据增强处理，所述数据增强处理是采用互信息法，筛选出互信息值更大的属性特征；所述学生成绩预测模型包括深度神经网络和支持向量机，所述预处理后的数据集作为所述深度神经网络的输入，深度神经网络的输出作为所述支持向量机的输入，所述支持向量机输出学生成绩分类结果。
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权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于深度神经网络的学生成绩预测方法
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