二值矩阵分解的认知建模方法研究

发布时间：2018-03-04 10:13

  本文选题：认知建模　切入点：二值矩阵分解　出处：《计算机科学》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：根据考试反馈数据,提出新颖的逻辑斯提克二值矩阵分解方法,来预测未来的学生考试成绩并自动对考题进行模式分类,同时设计新的算法对建模中遇到的非凸优化问题进行求解。在模拟数据和真实的美国SAT考试数据上进行的实验发现,新方法不仅可以准确地预测学生的考试表现,而且能够将考题按照知识点进行自动模式分类。实验结果表明,新的方法相比经典方法在结果的可解释性和估计精度方面有明显的提升。
[Abstract]:According to the test feedback data, a novel logical Steyk binary matrix decomposition method is proposed to predict the students' test results in the future and to classify the test questions automatically. At the same time, a new algorithm is designed to solve the non-convex optimization problems encountered in modeling. Experiments on simulated data and real SAT test data show that the new method can not only accurately predict the students' test performance. The experimental results show that compared with the classical method, the new method can improve the interpretability and estimation accuracy of the results.
【作者单位】： 华中师范大学计算机学院;华中师范大学教育信息化协同创新中心;中国地质大学(武汉)数学与物理学院;
【基金】：教育部新世纪人才计划(NCET-13-1011) 华中师范大学中央高校基本科研业务费教育科学专项(CCNU16JYKX21) 中央高校科研业务费项目(CCNU15A05022)资助
【分类号】：G642.474;O151.21

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本文编号：1565225