本發(fā)明公開一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的學(xué)生素質(zhì)素養(yǎng)預(yù)測方法及系統(tǒng),所述方法包括:初始化設(shè)置學(xué)生的素質(zhì)素養(yǎng)指標(biāo),構(gòu)建學(xué)生素質(zhì)素養(yǎng)評價(jià)體系,通過層次分析法分析學(xué)生的素質(zhì)素養(yǎng)指標(biāo)的權(quán)重;獲取學(xué)生的歷史素質(zhì)素養(yǎng)指標(biāo)數(shù)據(jù),通過學(xué)生素質(zhì)素養(yǎng)評價(jià)體系對歷史素質(zhì)素養(yǎng)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行評價(jià),構(gòu)建數(shù)據(jù)集;通過數(shù)據(jù)集構(gòu)建隱馬爾科夫模型,基于隱馬爾科夫模型對學(xué)生的素質(zhì)素養(yǎng)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測。本發(fā)明通過隱馬爾科夫模型挖掘?qū)W生的歷史素質(zhì)素養(yǎng)觀測數(shù)據(jù)潛在的時(shí)序變化規(guī)律和隱含參數(shù),可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)提前對學(xué)生的素質(zhì)素養(yǎng)變化趨勢進(jìn)行分析,實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性更高。
聲明:
“基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的學(xué)生素質(zhì)素養(yǎng)預(yù)測系統(tǒng)” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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