[發明專利]一種基于深度學習的學生成績預測系統及其方法

在審

• 申請號: 202010961528.0
• 申請日: 2020-09-14
• 公開（公告）號: CN112116142A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 常亮;郭宗鑫;李龍;古天龍
• 申請（專利權）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/20;G06N3/08;G06K9/62;G06F16/28;G06F16/2458;G06F16/2455;G06F16/21
• 代理公司: 桂林文必達專利代理事務所(特殊普通合伙) 45134
• 代理人: 張學平

1.一種基于深度學習的學生成績預測系統，其特征在于，包括數據管理模組和模型運作模組，

所述數據管理模組包括用戶信息模塊和成績信息模塊，用戶信息模塊用以實現用戶注冊、用戶登錄和用戶信息修改的功能，所述成績信息模塊用以實現用戶對成績信息的查詢以及對成績信息的修改；

所述模型運作模組包括模型訓練模塊和模型預測模塊，所述模型訓練模塊實現對多次的模型初訓練，所述模型預測模塊與所述模型訓練模塊通信，實現對初訓練后模型的成績預測。

2.如權利要求1所述的基于深度學習的學生成績預測系統，其特征在于，所述模型運作模組還包括模型評估模塊，所述模型評估模塊與所述模型訓練模塊通信，用以初訓練后模型的訓練效果進行評價。

3.如權利要求1所述的基于深度學習的學生成績預測系統，其特征在于，所述數據管理模組還包括數據統計模塊，所述數據統計模塊與所述成績信息模塊通信，用以將歷次成績數據匯總分析。

4.一種基于深度學習的學生成績預測方法，其特征在于，

獲取用戶數據，并發送至所述用戶信息模塊，用戶信息模塊對用戶進行分類為學生用戶和教師用戶；

獲取所述學生用戶的成績數據，并發送至所述成績信息模塊；

構建數據集，將不同的所述學生用戶的數據分為多個數據集；

所述教師用戶或所述學生用戶選擇所述模型訓練模塊中的模型，將所述數據集輸入所述模型訓練模塊進行訓練；

將訓練后的數據集輸入所述模型預測模塊，所述模型預測模塊進行分析，并預測對應所述學生用戶的成績。

5.如權利要求4所述的基于深度學習的學生成績預測方法，其特征在于，在構建數據集的步驟中，所述數據統計模塊也獲取所述數據集生產用戶畫像，對應輸出統計圖形。

6.如權利要求5所述的基于深度學習的學生成績預測方法，其特征在于，在將所述數據集輸入所述模型訓練模塊進行訓練的步驟后，所述模型評估模塊對訓練的數據集進行評分，并將評分情況進行保存。

7.如權利要求6所述的基于深度學習的學生成績預測方法，其特征在于，在所述模型預測模塊進行分析的步驟中，所述學生用戶可預測自身的成績，所述教師用戶可預測所有所述學生用戶的成績。