[发明专利]基于深度学习学生序列化行为的学业成绩预测预警方法在审
| 申请号： | 201910401106.5 | 申请日： | 2019-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN110110939A | 公开（公告）日： | 2019-08-09 |
| 发明（设计）人： | 吴和俊;王敏康;李振 | 申请（专利权）人： | 杭州华网信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/20;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 | 代理人： | 姚宇吉 |
| 地址： | 311200 浙江省杭州市萧山区萧山*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习学生序列化行为的学业成绩预测预警方法，包括：采集学生在校行为数据，以学生个体作为分类标签，以固定周期作为数据统计内容的时长，形成固定周期内的一组数据，记为单组数据；对同一个学生的单组数据进行归一化后降维处理，形成以学生个体作为分类标签，以固定周期作为数据收集时长的单组特征数据集；构建many2one形式的长短时记忆网络模型，对同一学生连续的若干个单组特征数据集进行模型带入，得到学生成绩的预警数值。本发明所达到的有益效果：使用了较全面的数据，综合考虑学习成绩与行为之间的因果关系，以及行为数据的时间序列性，并将这种时间序列利用递归神经网络进行分类预测。 | ||
| 搜索关键词： | 学生 固定周期 单组数据 分类标签 特征数据 行为数据 学业成绩 预测预警 序列化 单组 时长 递归神经网络 时间序列性 记忆网络 降维处理 时间序列 数据收集 数据统计 学生成绩 学习成绩 因果关系 综合考虑 归一化 组数据 构建 预警 采集 学习 分类 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习学生序列化行为的学业成绩预测预警方法，其特征在于：所述基于深度学习学生序列化行为的学业成绩预测预警方法包括：采集学生在校行为数据，以学生个体作为分类标签，以固定周期作为数据统计内容的时长，形成固定周期内的一组数据，记为单组数据；对同一个学生的单组数据进行归一化后降维处理，形成以学生个体作为分类标签，以固定周期作为数据收集时长的单组特征数据集；构建many2one形式的长短时记忆网络模型，对同一学生连续的若干个单组特征数据集进行模型带入，得到学生成绩的预警数值。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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