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面向在线智慧学习的教育数据挖掘技术研究 下载：92 浏览：504

刘淇1 陈恩红1 朱天宇1 黄振亚1 吴润泽1 苏喻2 胡国平2 《人工智能研究》 2018年1期

摘要:
随着教育信息化进程的深入,学生在线学习数据得到不断积累,为数据驱动的教育评估和智能辅助教学提供良好条件.然而,已有的面向在线智慧学习的教育数据挖掘模型很难从海量、稀疏、高噪的数据中准确分析试题特征和学生学业水平,也较少考虑学生及教师的个性化需求.文中针对上述问题开展若干面向在线智慧学习的教育数据挖掘技术研究工作,以教育学习所涉及的试题、学生、教师为对象,以个性化推荐等技术同教育领域知识相结合为手段,以提高学生学业水平为目标.具体介绍用于试题分析和检索的试题文本表征模型、基于认知诊断的个性化学习资源推荐方法、针对教师的教学建议和指导等方法,以及这些技术所依托的应用平台——科大讯飞在线教育系统"智学网".最后简单讨论面向在线智慧学习的教育数据挖掘技术未来可能的研究方向.

基于深度学习的电网短期负荷预测方法研究 下载：82 浏览：499

吴润泽1 包正睿1 宋雪莹1 邓伟2 《电力研究》 2018年5期

摘要:
深度模型通过学习一种深层非线性网络结构以实现复杂函数逼近,具有很强的自适应感知能力。本文为了提高电力负荷预测精度,提出一种基于栈式自编码神经网络的深度学习预测方法。该方法结合自编码器和逻辑回归分类器构建一个多输入单输出预测模型,并将重构后的历史负荷、气象信息等数据输入到预测模型中,用栈式自编码器逐层学习并提取深层特征,最后在网络顶层连接逻辑回归模型进行短期负荷预测。实例分析表明,所提预测模型能够有效刻画日负荷变化规律,泛化能力较强,其预测精度达到96.2%,比支持向量回归和模糊神经网络两种浅层学习模型更高。
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