[发明专利]一种基于BP神经网络模型的学生学业成绩预测方法及系统在审
| 申请号： | 201610443524.7 | 申请日： | 2016-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN106157204A | 公开（公告）日： | 2016-11-23 |
| 发明（设计）人： | 薛若娟 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06Q50/20 | 分类号： | G06Q50/20;G06N3/02 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络模型的学生学业成绩预测方法及系统，通过获取学生的学习数据，并将获取的数据传输至第一服务器的数据库中；针对数据库中存储的学生的学习数据，进行数据转换，得到规范化的学生学习状况数据表；针对规范化的学生学习状况数据表的各属性值进行正交编码，构建BP神经网络的训练数据集，基于该训练数据集进行BP神经网络成绩预测模型的构建和训练；将待预测的学生数据进行数据转换、规范化、正交编码及归一化处理后输入至训练好的基于BP神经网络的成绩预测模型进行学业成绩分类预测，获得学生学业成绩预测结果并通过显示单元进行显示。本发明采用的BP神经网络模型，所述模型用于实现学生学业成绩的精确预测，可靠性高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 模型 学生 学业 成绩 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于BP神经网络模型的学生学业成绩预测方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一：获取学生的学习数据，并将获取的数据传输至第一服务器的数据库中；步骤二：针对数据库中存储的学生的学习数据，进行数据转换，得到规范化的学生学习状况数据表；步骤三：对规范化的学生学习状况数据表的各属性值进行正交编码，构建BP神经网络的训练数据集，基于该训练数据集进行BP神经网络成绩预测模型的构建和训练；步骤四：将待预测的学生数据进行数据转换、规范化、正交编码及归一化处理后输入至训练好的基于BP神经网络的成绩预测模型进行学业成绩分类预测，获得学生学业成绩预测结果并通过显示单元进行显示。
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