基于在线学习行为数据的成绩预测方法

摘要

针对目前成绩预测方法中存在准确率不高、实施性不强、可行性不佳等问题,文章提出一种基于浅层神经网络的预测模型。该模型采用调整的共轭梯度优化算法,将输入层与输出层进行连接,然后应用感知器进行学习成绩预测。与传统方法相比,该预测方法精度和准确率更高,而且实用性更强,能为后续优化与发展网络在线教育提供参考。