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申请/专利权人：广州华夏汇海科技有限公司
摘要：本发明涉及学生成绩预测方法技术领域，具体为基于大数据的学生成绩预测方法、系统、计算机及介质，方法包括以下步骤：采集学生成绩历史数据以及包括社交媒体、课堂互动数据的多源数据，基于数据清洗、异常值处理、特征工程，获取清洗后数据。本发明中，通过采集学生的成绩历史数据和多样的数据源，以获取更真实、更丰富的学生学习情境，使用LSTM和Transformer模型训练能准确处理时序性数据，抓取学生学习中的关键时刻和重要信息，应用深度Q网络或策略梯度方法进行训练，反映学生的学习状态和能力，通过多模态分析如文本情感分析和图像特征提取，提高预测准确性，结合随机森林、梯度提升等集成模型，综合特征集保证了最终预测模型的稳健性和高效性。
主权项：1.基于大数据的学生成绩预测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集学生成绩历史数据以及包括社交媒体、课堂互动数据的多源数据，基于数据清洗、异常值处理、特征工程，获取清洗后数据；基于所述清洗后数据，经特征选择、特征融合、集成学习后，获取高维数据特征集；使用LSTM和Transformer模型，基于所述高维数据特征集进行训练，捕捉到的学生学习过程中的关键时刻、重要信息特征；使用深度Q网络或策略梯度方法，对所述关键时刻和重要信息特征进行模型训练，获取训练好的强化学习代理模型；基于所述强化学习代理模型，采用文本情感分析、图像特征提取、声音情绪识别、认知负荷模型，提取多模态分析和认知负荷水平的综合特征集；基于所述综合特征集，采用包括随机森林、梯度提升、神经网络的集成模型进行最终预测，获取最终的学生成绩预测模型和预测结果。
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百度查询： 广州华夏汇海科技有限公司 基于大数据的学生成绩预测方法、系统、计算机及介质
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