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融合知识图谱和协同过滤的学生成绩预测方法 被引量:31
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作者 陈曦 梅广 +1 位作者 张金金 许维胜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第2期595-601,共7页
针对高等教育本科教学场景中的学生成绩预测问题,提出了一种基于课程知识图谱(KG)的预测算法。首先,构造一个表示课程信息的课程知识图谱。然后,分别使用基于邻节点的方法和基于知识图谱表示学习的方法基于知识图谱计算课程在知识层面... 针对高等教育本科教学场景中的学生成绩预测问题,提出了一种基于课程知识图谱(KG)的预测算法。首先,构造一个表示课程信息的课程知识图谱。然后,分别使用基于邻节点的方法和基于知识图谱表示学习的方法基于知识图谱计算课程在知识层面的相似度,并将课程的知识相似度集成到传统的成绩预测框架协同过滤(CF)中。最后,通过实验对比了融合知识图谱的算法和常见成绩预测算法在不同数据稀疏度场景下的性能。实验结果显示,在数据稀疏场景下,基于邻节点的算法和传统协同过滤算法相比,均方根误差(RMSE)下降约11%,平均绝对误差(MAE)下降约9%;基于图谱表示学习的算法与协同过滤算法相比RMSE下降17.55%,MAE下降11.40%。实验结果表明,运用知识图谱的协同过滤算法可使预测误差显著下降,验证了知识图谱可以作为历史数据缺乏场景下的信息补足,从而帮助协同过滤获得更好的预测效果。 展开更多
关键词 协同过滤 知识图谱 成绩预测 教育数据挖掘 智慧校园
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高水平男子中短距离游泳成绩预测的代谢组学模型 被引量:10
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作者 李江华 刘承宜 +3 位作者 沙海燕 丁伟祥 殷晓旺 刘建坤 《体育学刊》 CAS CSSCI 北大核心 2010年第4期103-106,共4页
为了探索利用代谢组学方法预测高水平男子中短距离游泳成绩的可能性。第15届亚运会赛前1个月,每周1次,利用基于核磁共振(NMR)的代谢组学方法对18名准备参加亚运会的男子运动员晨尿进行分析,然后采用有监督的模式识别方法——Fisher逐步... 为了探索利用代谢组学方法预测高水平男子中短距离游泳成绩的可能性。第15届亚运会赛前1个月,每周1次,利用基于核磁共振(NMR)的代谢组学方法对18名准备参加亚运会的男子运动员晨尿进行分析,然后采用有监督的模式识别方法——Fisher逐步判别分析法,根据从一维核磁共振氢谱获取的标准化数据,建立高水平男子中短距离游泳成绩预测代谢组学模型。结果显示:模型的预测性能检验结果,对比赛中奖牌选手(进入前3名)与非奖牌选手(未进入前3名)、决赛选手(进入前8名)与非决赛选手(未进入前8名)的样本预测准确率可达到90%以上。初步证明了利用代谢组学模型预测高水平男子中短距离游泳比赛成绩的可行性。 展开更多
关键词 运动生理学 代谢组学模型 成绩预测 男子游泳运动员 晨尿
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基于双路注意力机制的学生成绩预测模型 被引量:22
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作者 李梦莹 王晓东 +2 位作者 阮书岚 张琨 刘淇 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1729-1740,共12页
学生成绩的预测与分析旨在实现对学生的个性化指导,提升学生成绩及教师的教学成果.学生成绩受家庭环境、学习条件以及个人表现等多种因素的影响.传统的成绩预测方法往往忽视了不同因素对同一学生成绩的影响程度不同,而且不同学生受同一... 学生成绩的预测与分析旨在实现对学生的个性化指导,提升学生成绩及教师的教学成果.学生成绩受家庭环境、学习条件以及个人表现等多种因素的影响.传统的成绩预测方法往往忽视了不同因素对同一学生成绩的影响程度不同,而且不同学生受同一因素的影响程度也不同,所构建的模型无法实现对学生的个性化分析与指导.因此提出一种基于双路注意力机制的学生成绩预测模型(two-way attention, TWA),该方法不仅有区别地对待了这些因素对成绩的影响程度,而且考虑到了学生的个体差异性.该方法通过两次注意力计算分别得到各属性特征在第1阶段成绩和第2阶段成绩上的注意力得分,并考虑了多种特征融合方式,最后基于融合后的特征对期末成绩进行更好地预测.分别在2个公开数据集上对模型进行了验证,并根据各属性特征在期末成绩上的概率分布对预测结果进行可视化分析.结果显示,所构建模型能够更准确地预测出学生成绩,并且具有良好的可解释性. 展开更多
关键词 成绩预测 注意力机制 属性特征 特征融合 个性化分析
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基于频繁模式谱聚类的课程关联分类模型和学生成绩预测算法研究 被引量:37
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作者 何楚 宋健 卓桐 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第10期2930-2933,共4页
针对大众化教育中存在的学生质量参差不齐、教学管理难度加大等问题,提出一种基于频繁模式谱聚类的课程关联分类模型和学生成绩预测算法研究。以通信工程专业学生的课程成绩为样本,利用Apriori和FPgrowth算法对不同学期的课程进行关联... 针对大众化教育中存在的学生质量参差不齐、教学管理难度加大等问题,提出一种基于频繁模式谱聚类的课程关联分类模型和学生成绩预测算法研究。以通信工程专业学生的课程成绩为样本,利用Apriori和FPgrowth算法对不同学期的课程进行关联分析和效果比较,对学生的未来成绩进行不及格预警,并通过谱聚类算法进行课程分类。实验结果显示,FP-growth在虚警率和漏检率方面明显优于Apriori算法,能为学生提供有针对性且较准确的学业指导;构建的课程关联分类模型能够为高校教学改革和管理决策提供科学依据。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联分析 谱聚类 成绩预测 课程分类
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第29届北京奥运会田径项目成绩预测情况的比较研究 被引量:10
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作者 张运亮 崔德刚 刘学明 《天津体育学院学报》 CAS CSSCI 北大核心 2008年第5期430-432,共3页
运用文献资料和系统分析等方法,对第29届奥运会田径项目成绩预测的有关研究进行对比和分析。研究发现,各种预测方法在对田径运动项目的成绩进行预测时,均存在一定的误差,即使预测精度较高的方法也不能使用于所有奥运会田径项目。通过系... 运用文献资料和系统分析等方法,对第29届奥运会田径项目成绩预测的有关研究进行对比和分析。研究发现,各种预测方法在对田径运动项目的成绩进行预测时,均存在一定的误差,即使预测精度较高的方法也不能使用于所有奥运会田径项目。通过系统分析建议对田径运动项目成绩的预测,周期性函数应该成为更好的选择;如果采用线性分析则尽量避免点对点预测,区间预测或者发展趋势的预测更有利于合理地部署和安排战略重点项目。 展开更多
关键词 奥运会 田径 成绩预测 单位精度检测法 复杂系统
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基于短文本情感增强的在线学习者成绩预测方法 被引量:15
6
作者 叶俊民 罗达雄 陈曙 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1927-1940,共14页
当前利用短文本情感信息进行在线学习成绩预测的研究存在以下问题:1)当前情感分类模型无法有效适应在线学习社区的短文本特征,分类效果较差;2)利用短文本情感信息定量预测在线学习成绩的研究在准确性上还有较大的提升空间.针对以上问题... 当前利用短文本情感信息进行在线学习成绩预测的研究存在以下问题:1)当前情感分类模型无法有效适应在线学习社区的短文本特征,分类效果较差;2)利用短文本情感信息定量预测在线学习成绩的研究在准确性上还有较大的提升空间.针对以上问题,本文提出了一种短文本情感增强的成绩预测方法.首先,从单词和句子层面建模短文本语义,并提出基于学习者特征的注意力机制以识别不同学习者的语言表达特点,得到情感概率分布向量;其次,将情感信息与统计、学习行为信息相融合,并基于长短时记忆网络建模学习者的学习状态;最后,基于学习状态预测学习者成绩.在三种不同类别课程组成的真实数据集上进行了实验,结果表明本文方法能有效对学习社区短文本进行情感分类,且能够提升在线学习者成绩预测的准确性.同时,结合实例分析说明了情感信息、学习状态与成绩之间的关联. 展开更多
关键词 在线学习社区 短文本情感 学习状态 成绩预测 深度学习
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理解评估与成绩预测:两种不同的元理解监测形式 被引量:10
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作者 陈启山 李利 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2008年第9期961-968,共8页
探讨理解评估与成绩预测与各种强化元理解监测线索的认知任务的关系。结果发现,理解评估与成绩预测的判断值偏离标准测验成绩的程度受监测线索强化方式的调节;主动强化监测线索比被动强化更能提高理解评估和成绩预测的精确性;精确的理... 探讨理解评估与成绩预测与各种强化元理解监测线索的认知任务的关系。结果发现,理解评估与成绩预测的判断值偏离标准测验成绩的程度受监测线索强化方式的调节;主动强化监测线索比被动强化更能提高理解评估和成绩预测的精确性;精确的理解评估或成绩预测所需的线索不同,利用同一线索评估理解或预测成绩,其精确性也不同。这一结果挑战了元理解监测的一维观,表明理解评估与成绩预测涵盖了元理解监测不同方面的心理特征。 展开更多
关键词 元理解监测 精确性 理解评估 成绩预测
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运动成绩预测的灰色模型方法 被引量:9
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作者 蒋勇 戴煜 +1 位作者 郁红高 王其宁 《体育科学》 1988年第4期41-43,95,共4页
本文针对运动成绩变化规律的模糊性、未知性等等,应用灰色系统理论提出预测运动成绩的灰色模型方法,由此可得对各项运动成绩预测的统一模式(参数不同)。根据本文方法我们对1984年洛杉矶奥运会男子径赛12项运动成绩进行了“预测”,“预... 本文针对运动成绩变化规律的模糊性、未知性等等,应用灰色系统理论提出预测运动成绩的灰色模型方法,由此可得对各项运动成绩预测的统一模式(参数不同)。根据本文方法我们对1984年洛杉矶奥运会男子径赛12项运动成绩进行了“预测”,“预测”精度都达到98%以上(平均99.133%)。最后,通过计算机建立了部分项目运动成绩预测的灰色模型,并进行了后验差检验,结果表明预测模型可信,可以用来揭示运动成绩的系统规律。 展开更多
关键词 运动成绩 灰色模型方法 成绩预测 灰色系统理论 后验差检验 洛杉矶奥运会 累加生成 预测模型 变化规律 统一模式
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基于图自编码器模型的学生成绩预测 被引量:7
9
作者 张阳 鲁鸣鸣 +1 位作者 郑一基 李海峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第13期251-257,共7页
传统对学生成绩进行预测的方案往往需要手动筛选特征或需要大量的先验知识和专家知识。因此提出使用深度学习的基于图自编码器模型(Graph-AE)的学生成绩预测方案,该模型可以不经人工干预自动提取特征,且不需要大量的先验知识。将Graph-A... 传统对学生成绩进行预测的方案往往需要手动筛选特征或需要大量的先验知识和专家知识。因此提出使用深度学习的基于图自编码器模型(Graph-AE)的学生成绩预测方案,该模型可以不经人工干预自动提取特征,且不需要大量的先验知识。将Graph-AE模型与13种经典推荐算法进行对比,实验结果表明,Graph-AE模型在学生成绩数据集上的效果比传统解决方法准确度更高,能够更好地刻画学生与课程之间的相关性和差异性。 展开更多
关键词 成绩预测 矩阵填充 自编码器
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贝叶斯网络在学生成绩预测中的应用 被引量:30
10
作者 黄建明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第S3期280-282,共3页
学生成绩是高校教学质量评价的重要依据。以学生课程成绩为数据样本,提出一种主干课程贝叶斯网络模型的构建方法。在网络参数学习完备后,对学生相关课程成绩进行了推理预测。结果表明,模型能有效揭示影响课程成绩的关键因素,为决策提供... 学生成绩是高校教学质量评价的重要依据。以学生课程成绩为数据样本,提出一种主干课程贝叶斯网络模型的构建方法。在网络参数学习完备后,对学生相关课程成绩进行了推理预测。结果表明,模型能有效揭示影响课程成绩的关键因素,为决策提供依据。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 结构学习 概率推理 成绩预测
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基于数据挖掘的MOOC学习者学业成绩预测与群体特征分析 被引量:23
11
作者 赵磊 邓彤 吴卓平 《重庆高教研究》 CSSCI 北大核心 2021年第6期95-105,共11页
学习行为特征是学情分析的基础。基于MOOC学习行为数据对学习者学业成绩和群体特征进行预测,并及时实施教学干预,可以改善学习效果,显著降低辍学率。运用数据挖掘方法,对中国大学MOOC平台的课程数据进行探索发现:界面交互、内容交互、... 学习行为特征是学情分析的基础。基于MOOC学习行为数据对学习者学业成绩和群体特征进行预测,并及时实施教学干预,可以改善学习效果,显著降低辍学率。运用数据挖掘方法,对中国大学MOOC平台的课程数据进行探索发现:界面交互、内容交互、人际交互和参与考核4类学习行为与学业成绩之间存在显著相关关系,可作为学业成绩预测的关键指标;在预测算法方面,人工神经网络算法的性能优于决策树、贝叶斯和支持向量机,能更好地拟合学习行为与学业成绩之间的复杂相关性;MOOC学习群体主要分为优秀学习者、良好学习者、普通学习者和风险学习者4类,在整体上呈现“以内容交互、界面交互和参与评价为主,人际交互为辅”的特征。基于此,可从内容资源开发、教学方式创新与评价体系变革三方面进行教学干预,以降低MOOC辍学风险,提升学习者的参与度与完成率。 展开更多
关键词 MOOC 教育数据挖掘 学业成绩预测 学习群体特征
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结合灰度预测特征与CNNs的信息服务体育成绩预测 被引量:4
12
作者 张欣欣 郭纯 +1 位作者 郭真 左鑫 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2020年第4期432-436,共5页
针对大数据体育成绩预测存在精度较低的缺陷,提出一种结合灰度预测特征与CNNs的体育成绩预测算法.通过等维动态GOM模型提取灰度特征,并构建CNNs模型完成对体育成绩时间序列的回归与预测.以百米赛跑体育成绩为研究目标,完成了体育达标人... 针对大数据体育成绩预测存在精度较低的缺陷,提出一种结合灰度预测特征与CNNs的体育成绩预测算法.通过等维动态GOM模型提取灰度特征,并构建CNNs模型完成对体育成绩时间序列的回归与预测.以百米赛跑体育成绩为研究目标,完成了体育达标人数预测和体育成绩预测两个对比实验.结果表明,等维动态GOM模型以及相应的CNNs模型分别在达标人数和成绩预测中获得了最优的预测结果.提出的算法显著优于传统算法,分别在平均精度和极端数据中获得了更好的预测结果. 展开更多
关键词 灰度预测特征 GM(1 1)模型 等维动态GOM PCA降维 卷积神经网络 粒子群算法 体育成绩预测 达标人数预测
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基于混合遗传神经网络的运动员专项成绩预测系统设计 被引量:4
13
作者 马德 李少聪 张军峰 《现代电子技术》 北大核心 2018年第8期183-186,共4页
针对传统运动员专项成绩预测系统一直存在无法达到实质性的综合预测的问题,提出并设计基于混合遗传神经网络的运动员专项成绩预测系统。通过混合遗传神经网络,导入运动员专项数据,根据系统内部节点间调整,对运动员专项数据信息进行处理... 针对传统运动员专项成绩预测系统一直存在无法达到实质性的综合预测的问题,提出并设计基于混合遗传神经网络的运动员专项成绩预测系统。通过混合遗传神经网络,导入运动员专项数据,根据系统内部节点间调整,对运动员专项数据信息进行处理,建立专项成绩灰色预测模型,实现运动员专项成绩预测。实验数据表明,所设计的成绩预测系统能够进行高精度的专项成绩预测。 展开更多
关键词 综合预测 混合遗传神经网络 运动员 专项成绩预测 系统设计 灰色预测模型
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基于改进灰色神经网络的学生体育成绩预测 被引量:10
14
作者 张彦荣 《电子测量技术》 2019年第22期86-90,共5页
学生体育成绩预测是指导体育课程制定和提高训练效果的关键。针对现有学生体育成绩预测模型精度低、收敛速度慢的问题,提出了一种基于灰色神经网络的学生体育成绩预测方法。该方法采用灰色模型和BP神经网络组合的方式,克服了单一模型的... 学生体育成绩预测是指导体育课程制定和提高训练效果的关键。针对现有学生体育成绩预测模型精度低、收敛速度慢的问题,提出了一种基于灰色神经网络的学生体育成绩预测方法。该方法采用灰色模型和BP神经网络组合的方式,克服了单一模型的缺陷。为解决模型随机初始权值和门限设定对预测精度的影响问题,利用遗传算法对初始权值和门限进行优化,进一步提高了模型的预测精度。测试结果表明,该模型能够有效克服传统预测模型不足,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 体育成绩预测 灰色模型 神经网络 遗传算法
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基于Visual C++的北京奥运会游泳项目成绩预测方法 被引量:2
15
作者 何江海 《武汉体育学院学报》 CSSCI 北大核心 2007年第6期63-65,84,共4页
采用了一种简便易用、通用性强的数据插值算法,以历届奥运会成绩数据为基础,以灰色理论分析方法为理论依据,对2008年北京奥运会游泳成绩做出了预测。对模型化的算法采用计算机编程方式,并提供可视化界面,大大减少了冗余复杂的数据计算,... 采用了一种简便易用、通用性强的数据插值算法,以历届奥运会成绩数据为基础,以灰色理论分析方法为理论依据,对2008年北京奥运会游泳成绩做出了预测。对模型化的算法采用计算机编程方式,并提供可视化界面,大大减少了冗余复杂的数据计算,只需录入历年成绩,程序本身就可自动算出北京奥运会的该项目成绩预测值,极大方便了此预测算法的使用。 展开更多
关键词 游泳 成绩预测 VISUAL C++ 北京奥运会
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论中国速度滑冰走向世界——16届冬季奥运会速滑成绩预测 被引量:2
16
作者 杨树人 丁振平 《体育科学》 CSSCI 北大核心 1991年第5期42-42,共1页
本文研究的目的是通过对中国、世界优秀速滑运动员比赛成绩的系统研究,分析中国速滑运动员现状及与世界先进水平的差距;探讨我国速度滑冰的战略重点;预测16届冬季奥运会速滑成绩以及中国速滑运动员在16届冬季奥运会可能达到的成绩和名次... 本文研究的目的是通过对中国、世界优秀速滑运动员比赛成绩的系统研究,分析中国速滑运动员现状及与世界先进水平的差距;探讨我国速度滑冰的战略重点;预测16届冬季奥运会速滑成绩以及中国速滑运动员在16届冬季奥运会可能达到的成绩和名次,为决策我国速滑运动员参加冬季奥运会的训练和比赛提供参考依据。 展开更多
关键词 冬季奥运会 速度滑冰 优秀速滑运动员 成绩预测 走向世界 战略重点 比赛成绩 速滑成绩 中国 系统研究
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关于女子竞走运动员选材及运动成绩预测的研究 被引量:1
17
作者 牟向东 《沈阳体育学院学报》 2000年第1期26-28,共3页
关键词 女子竞走运动员 选材 运动成绩预测
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阻滞增长模型在奥运会撑杆跳高冠军成绩预测中的应用
18
作者 马良宏 李星 詹亮 《武汉体育学院学报》 CSSCI 北大核心 2008年第9期97-100,共4页
采用数学建模理论对历届奥运会男子撑杆跳高运动员的金牌成绩进行统计分析,运用拟合模型和常微分方程模型对未来撑杆跳高竞赛项目的最好成绩进行预测,以期为拓宽数学建模在体育领域的应用范围提供一定的依据。
关键词 体育成绩预测 数学建模 阻滞增长模型 拟合模型 常微分方程模型
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基于校园上网行为感知的学生成绩预测方法 被引量:10
19
作者 姚丽 崔超然 +4 位作者 马乐乐 王飞超 马玉玲 陈勐 尹义龙 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期1770-1781,共12页
学生成绩预测旨在利用学生的相关信息预测其在未来的学业表现.随着校园信息化建设的持续推进,校园网络认证系统越来越完善,各高校逐步积累了丰富的学生校园上网行为数据.考虑到人的行为表现和学习能力密切相关,以校园上网行为感知为切入... 学生成绩预测旨在利用学生的相关信息预测其在未来的学业表现.随着校园信息化建设的持续推进,校园网络认证系统越来越完善,各高校逐步积累了丰富的学生校园上网行为数据.考虑到人的行为表现和学习能力密切相关,以校园上网行为感知为切入点,通过挖掘学生的上网行为日志来预测他们的成绩.为此,收集构建了一个同时包含学生校园上网行为和成绩数据的真实数据集,并通过数据分析证明两者之间确实存在一定的关联性.在此基础上,提出了一个端到端的双层自注意力网络(dual-level self-attention network,DEAN),引入级联式的自注意力机制来分别提取学生每一天的局部上网行为特征和长时间的全局上网行为特征,更好地解决了长行为序列建模问题.此外,通过多任务学习策略在统一的框架下同时解决面向不同专业的学生成绩预测问题,并设计了基于学生排名差的代价敏感损失来进一步提升方法的性能.实验结果表明:相比于传统的序列建模方法,所提出的方法具有更好的预测精度. 展开更多
关键词 学生成绩预测 校园上网行为感知 双层自注意力网络 多任务学习 代价敏感学习
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基于因果推断和多头自注意力机制的学生成绩预测 被引量:6
20
作者 张文奇 王海瑞 朱贵富 《现代电子技术》 2023年第17期111-116,共6页
学生成绩预测旨在为学校管理者提供决策支持,帮助教师改进教学手段,对学生进行学业指导,最终提高学生成绩。传统的学生成绩预测方法大多利用相关性分析选取重要因素,忽视多变量之间的间接联系和联系的方向性,而且在进行预测时没有区分... 学生成绩预测旨在为学校管理者提供决策支持,帮助教师改进教学手段,对学生进行学业指导,最终提高学生成绩。传统的学生成绩预测方法大多利用相关性分析选取重要因素,忽视多变量之间的间接联系和联系的方向性,而且在进行预测时没有区分输入特征的重要程度,因此提出一种基于因果推断和多头自注意力机制的学生成绩预测方法。该方法不仅使用因果推断选取与标签具有方向性联系的直接特征和间接特征,而且用多头自注意力机制区分不同特征对期末成绩的影响程度。在公开数据集上进行大量的实验,结果显示所提出方法的预测准确率高达93.06%,高于其他传统成绩预测方法。 展开更多
关键词 学生成绩预测 教育数据挖掘 因果推断 多头自注意力机制 TRANSFORMER 相关性分析
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