大型教学系统中的智能大数据关键特征估计方法

摘要：

传统二阶特征估计法在对大数据方差进行估计,预测大型教学系统中的智能大数据关键特征时,存在对多特征的智能大数据关键特征估计效果不明显,估计结果误差累计量大的问题.因此,提出大型教学系统的智能大数据关键特征估计方法,其采用Relief关键特征估计方法获取大数据特征权重,完成智能大数据特征流行学习,通过对特征权重选择后的数据空间进行无监督学习和低维嵌入,实现对多特征的智慧大数据的特征估计.基于大数据关键特征估计结果,采用滚动时间序列估计方法,通过AR(p)模型运算大数据特征的模型阶数,依据该阶数向滚动AR算法引入实时数据,解决大数据特征估计中估计结果不同步造成的累计误差问题,实现智能大数据关键特征准确预测.实验结果表明,所提方法可增强对关键特征的估计精度,对关键特征的估计效果也有所提高.

关键词：大型教学系统、智能大数据、关键特征、Relief、时间序列估计、累计误差

所属期刊栏目：41

分类号：TN911-34;TP301

资助基金：国家高分重大专项项目67-Y20A07-9002-16/17;河北省社会科学基金项目HB16JY005

在线出版日期：2018-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：83-86