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摘要：本发明公开了一种基于人工智能的学生学业成绩预测方法及系统，方法包括数据收集、数据预处理、学习行为分析、成绩分析预测和学生学业成绩预测。本发明涉及成绩预测技术领域，具体是指一种基于人工智能的学生学业成绩预测方法及系统，本方案采用由学习行为结合学习成绩进行学生学业成绩预测的方法，通过多种层面和多种维度的学习行为特征；采用结合最近邻聚类的改进卷积神经网络进行学习行为分析，通过对学习行为进行聚类，提升了共性特征和个性特征的深入挖掘和特征提取；采用结合堆叠特征编码和图特征提取的双向长短期记忆神经网络，进行成绩分析预测。
主权项：1.一种基于人工智能的学生学业成绩预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据收集，得到学生学业成绩预测原始数据集；步骤S2：数据预处理，得到增强学生学业成绩预测数据；步骤S3：学习行为分析，采用结合最近邻聚类的改进卷积神经网络进行学习行为分析，得到学习行为分析参考数据集；步骤S4：成绩分析预测，采用结合堆叠特征编码和图特征提取的双向长短期记忆神经网络，进行成绩分析预测，得到成绩分析预测数据集；步骤S5：学生学业成绩预测，依据所述学习行为分析参考数据集和所述成绩分析预测数据集，进行数据加权整合和可视化分析，得到学生学业成绩综合预测参考数据。
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百度查询： 陕西师范大学 一种基于人工智能的学生学业成绩预测方法及系统
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