1、“.....通过学生以往的成绩数据来预测未来成绩。实验数据表明，用神经网络来预测学期多门课程的平均准确率能达到。参考文献张志刚教育数据挖掘研究与探索长春师范大学学报，刘邦奇，李鑫智慧课堂数据期的成绩来预测第学期的成绩，以此类推。相对于十分精确地预测学生的分数，预测学生的成绩能否及格往往更重要。因此模型的预测学生及格准确率能达到定要求，就能说明模型的实用价值。因此，在预测学期多门课程的多输出模型下，预测的不是成绩数值，而是及格与否。程序運行在的框架下，使用优化器，学习速率决定了训练过程中的权值变化神经网络在高校学生成绩预警中的应用论文原稿论文原稿。神经网络实验分析用神经网络进行学生成绩预测过程中，我们首先将个学期的学生课程成绩分为学习样本与测试样本，通过学习样本训练神经网络......”。

2、“.....目标课程成绩设置为输出项，利用反向传播算法训练神经网络模型，确定各个节点的参数。得到训练好的神经网络模型后，在网络即可模拟任意复杂的非线性问题，对于这种数据预测问题能取得较好的结果。如何设计隐藏层的神经元节点数是神经网络中的关键问题，如果设计的节点较少则不能够很好的逼近模拟的函数，不能够获得准确的结果。摘要传统的高校成绩预警系统是根据学生未完成学分绩提出预警，不能做到真正的预测。近年来，随着人工智能领域取得的巨大发展，将传播，根据预测误差调整神经网络的网络权值阈值，以期逼近期望输出。神经网络具有很强大的描述非线性函数的能力，而且个层的神经网络即可模拟任意复杂的非线性问题，对于这种数据预测问题能取得较好的结果......”。

3、“.....选取有核心课程的摘要传统的高校成绩预警系统是根据学生未完成学分绩提出预警，不能做到真正的预测。近年来，随着人工智能领域取得的巨大发展，将人工智能与高校的管理相结合已经成为了个未来的发展方向。为了了解到学生以往成绩和未来成绩之间的关联，建立基于神经网络的高校学生成绩预测模型，探讨神经网络在高校学生管理領域的应用。结果表明，林算法对学生成绩评价与预测研究电脑知识与技术，申航杰，琚生根，孙界平基于模糊聚类和支持向量回归的成绩预测华东师范大学学报，陈曦，梅广，张金金，等融合知识图谱和协同过滤的学生成绩预测方法计算机应用，张昊种基于神经网络的学生成绩预测方法辽宁师专学报，周正思，刘林，程鹏基于遗传算法优化神经网络的设备放电故率为。输出层经过函数，得到概率最大的值的序号作为预测成绩。经过次迭代后得到的预测准确率如图所示。横坐标是迭代次数......”。

4、“.....从图中可以看出，各学期的预测准确率在到左右波动，其中，由于第学期课程样本数量较少，所以预测准确率在次迭代后就达到了，预测准确率最低的第学期也达到了。结语为了了解到高校学生出学生的目标课程成绩，实现对学生成绩的预测。为了加强神经网络的实际预测功能，得到不同学期，不同科目的预测结果，建立多输出的网络模型。输入是学生已完成的所有科目的分数，输出是对应下学期的所有科目成绩。例如，通过第学期的成绩数据来预测第学期的成绩，通过第，第学期的成绩来预测第学期的成绩，以此类推。相对于十分精确地预测学习。王婧妍，吴兴惠用随机森林算法来提高成绩预测模型的精度。申航杰提出了种融合模糊聚类和支持向量回归的成绩预测方法。陈曦提出了种基于课程知识图谱的预测算法。张昊使用递归神经网络中的种变体双向门控单元网络来预测学生成绩......”。

5、“.....神经网络实验分析用神经网络进行学生成绩预神经网络在高校学生成绩预警中的应用论文原稿障诊断电气开关，吴蓓基于决策树算法的成绩预测模型研究及应用西安西安理工大学，岳琪，温新改进神经网络在高校教学质量评价中的应用黑龙江大学自然科学学报，收稿日期基金项目新疆维吾尔自治区高校研项目基于图数据库的危安人物知识图谱构建研究新疆维吾尔自治区教学改革与研究项目基于大数据的高校学生学业成绩预警分析。学英语级通过率预测建模研究长春师范大学学报，刘艳杰，李霞基于贝叶斯网络的学生成绩预测山东理工大学学报，张燕基于朴素贝叶斯的英语成绩预测模型构建研究自动化技术与应用，甘才军主动式实验课程成绩预警系统及其效果评估软件导刊，王婧妍，张玉飞，徐卓基于特征选择优化的学生成绩预测智库时代，吴兴惠，周玉萍......”。

6、“.....目前已经有很多学者对学生成绩预测做了研究。叶泽俊采用基于算法的决策树分类方法对非英语专业学生级通过概率进行预测。刘艳杰利用贝叶斯网络的结构学习的到学科之间的关联性，基于贝叶斯网络拓扑结构学习网络参数，最后通过联合树算法给出成绩预测。张燕提出种基于朴素贝叶斯的英语成往成绩和未来成绩之间的关联，建立了基于神经网络的高校学生成绩预测模型，通过学生以往的成绩数据来预测未来成绩。实验数据表明，用神经网络来预测学期多门课程的平均准确率能达到。参考文献张志刚教育数据挖掘研究与探索长春师范大学学报，刘邦奇，李鑫智慧课堂数据挖掘分析与应用实证研究电化教育研究，叶泽俊基于数据挖掘的大生的分数，预测学生的成绩能否及格往往更重要。因此模型的预测学生及格准确率能达到定要求，就能说明模型的实用价值。因此......”。

7、“.....预测的不是成绩数值，而是及格与否。程序運行在的框架下，使用优化器，学习速率决定了训练过程中的权值变化，般情况下选取较小的学习速率保证学习的稳定性，因此这里取学习测过程中，我们首先将个学期的学生课程成绩分为学习样本与测试样本，通过学习样本训练神经网络，将学习样本中的基础课程成绩设置为神经网络的输入项，目标课程成绩设置为输出项，利用反向传播算法训练神经网络模型，确定各个节点的参数。得到训练好的神经网络模型后，在预测学生成绩时，将基础课程成绩代入训练好的模型中，即可预测得绩预测模型，以职业院校的英语级考试成绩作为基本数据来源，采用朴素贝叶斯模型中概率对不同属性下的学生英语成绩进行预测。甘才军设计并实现了种可针对学生实验课程成绩进行主动式预警的系统，该系统根据学生以往实验报告及教师批阅信息......”。

8、“.....以督促学生在课外更加主动神经网络在高校学生成绩预警中的应用论文原稿思，刘林，程鹏基于遗传算法优化神经网络的设备放电故障诊断电气开关，吴蓓基于决策树算法的成绩预测模型研究及应用西安西安理工大学，岳琪，温新改进神经网络在高校教学质量评价中的应用黑龙江大学自然科学学报，收稿日期基金项目新疆维吾尔自治区高校研项目基于图数据库的危安人物知识图谱构建研究新疆维吾尔自治区挖掘分析与应用实证研究电化教育研究，叶泽俊基于数据挖掘的大学英语级通过率预测建模研究长春师范大学学报，刘艳杰，李霞基于贝叶斯网络的学生成绩预测山东理工大学学报，张燕基于朴素贝叶斯的英语成绩预测模型构建研究自动化技术与应用，甘才军主动式实验课程成绩预警系统及其效果评估软件导刊，王婧妍，张玉飞，徐卓基于特征选择......”。

9、“.....因此这里取学习率为。输出层经过函数，得到概率最大的值的序号作为预测成绩。经过次迭代后得到的预测准确率如图所示。横坐标是迭代次数，纵坐标是预测的准确度。从图中可以看出，各学期的预测准确率在到左右波动，其中，由于第学期课程样本数量较少，所以预测准确率在次迭代后就达测学生成绩时，将基础课程成绩代入训练好的模型中，即可预测得出学生的目标课程成绩，实现对学生成绩的预测。为了加强神经网络的实际预测功能，得到不同学期，不同科目的预测结果，建立多输出的网络模型。输入是学生已完成的所有科目的分数，输出是对应下学期的所有科目成绩。例如，通过第学期的成绩数据来预测第学期的成绩，通过第，第学工智能与高校的管理相结合已经成为了个未来的发展方向。为了了解到学生以往成绩和未来成绩之间的关联，建立基于神经网络的高校学生成绩预测模型......”。