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基于双隐含层的AGA_BP偏好课程预测模型
文献摘要：
为了预测学习者在网络教学平台中的课程偏好,采用反映学习者学习风格的4个主要指标,构建一个基于双隐含层的AGA_BP偏好课程预测模型.针对传统BP模型收敛速度慢、易陷入局部最小值的特点,应用自适应学习速率SGD优化算法对损失函数进行优化,不断增强种群适应度,并在模型中引入自适应遗传算法来调整交叉概率和变异概率,寻找最优参数.实验结果表明,AGA_BP模型的准确率、均方误差和F1分数均优于BP和GA_BP算法.
文献关键词：
双隐含层;自适应学习;自适应遗传算法;AGA_BP算法
中图分类号：
作者姓名：
洪雅敏
作者机构：
闽西职业技术学院 信息与网络中心,福建 龙岩 364021
文献出处：
引用格式：
[1]洪雅敏-.基于双隐含层的AGA_BP偏好课程预测模型)[J].重庆科技学院学报（自然科学版）,2022(03):69-73
A类：
B类：
双隐含层,AGA,好课,预测学,网络教学平台,学习风格,收敛速度,速度慢,局部最小值,自适应学习,学习速率,SGD,损失函数,适应度,自适应遗传算法,变异概率,最优参数,均方误差
AB值：
0.327068
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