公开(公告)号：CN116629426A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310604172.9

申请日：2023-05-25

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 赖英旭 ,  张亚薇 ,  庄俊玺 ,  刘静 ,  靳晓宁

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/20 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开一种基于多模态数据融合的学生成绩预测方法，首先，从公开数据集中选择原始数据，根据排名使用不同群体学生的相应信息补充目标群体学生的不完整信息，并为数据集中的每位学生进行标注；再通过特征提取和数据预处理得到学生的原始群体行为张量和个体行为张量；然后将学生的原始行为张量送入相应的行为模块，即群体行为模块和个体行为模块，先提取相应行为的表示张量，再将其送入相应的分类模块产生对学生成绩进行预测的中间结果；最后将不同来源的中间结果通过加权相加的决策级融合技术进行融合，得到对学生成绩的最终预测结果。

公开(公告)号：CN118211709A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410337861.2

申请日：2024-03-24

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 庄俊玺 ,  张亚薇 ,  赖英旭 ,  刘静 ,  靳晓宁

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/20 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/23 ,  G06F16/21

Abstract: 本发明公开了一种基于空洞因果卷积的学生成绩预测分析方法，通过使用GAN生成符合学生的原始行为数据分布的新样本达到平衡数据集的目的，并提出了一种基于空洞因果卷积的成绩预测模型，提高了模型对长时间序列数据的处理能力，最后使用SHAP方法结合三因素理论对影响学生成绩的因素进行重要性分析和解释。通过在公开数据集上的实验验证了所提方法在学生成绩预测任务上的有效性，对比现有的其他学生成绩预测方法，在各指标上均有提升。