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申请/专利权人：厦门知链科技有限公司
申请日：2024-03-19
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260661A
主分类号：G06F18/2411
分类号：G06F18/2411;G06F18/213;G06F18/214;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/086;G06F16/35;G06N3/0455;G06Q50/20;G06N3/048
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本申请涉及机器学习技术领域，公开了一种基于机器学习的学生知识掌握程度评级方法，所述基于机器学习的学生知识掌握程度评级方法包括获取学习活动数据，并转换为初始数据向量；对初始数据向量进行样本扩充，生成扩充数据向量；提取扩充数据向量的多维特征向量；基于特征降维模型对多维特征向量进行降维处理，生成低维特征向量；通过分类器对低维特征向量进行评级分类。通过上述方式，本申请基于近似优化的生成对抗网络算法使用生成对抗网络避免训练数据不足，采用环境系统优化算法，模拟自然选择和遗传变异过程优化网络参数，在特征降维过程中引入自损失计算机制，增强了对数据分布的适应性，提高了分类结果的准确度。
主权项：1.一种基于机器学习的学生知识掌握程度评级方法，其特征在于，包括：获取标注后的学习活动数据，并将所述学习活动数据转换为初始数据向量；基于预设生成对抗网络对所述初始数据向量进行样本扩充，生成扩充后的扩充数据向量；通过预设神经网络提取所述扩充数据向量的多维特征向量；基于预设特征降维模型对所述多维特征向量进行降维处理，生成低维特征向量；通过预设分类器对所述低维特征向量进行评级分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门知链科技有限公司 基于机器学习的学生知识掌握程度评级方法
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