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现有的成绩预测模型往往过度使用不同类型的属性,导致过于复杂的分数预测方法,或是需要人工参与.为提高学生成绩预测的准确率和可解释性,提出了一种融合模糊聚类和支持向量回归的成绩预测方法.首先引入模糊逻辑来计算隶属度矩阵,根据学生的历史成绩进行聚类,随后对每个聚类簇利用支持向量回归理论对成绩轨迹进行拟合建模.此外,结合学生学习行为等相关属性,对最终的预测结果做调整.在多个基准数据集上进行了实验测试,验证了该方法的有效性. 相似文献
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根据自然界不存在完全一致的景物,提出了图像对象复制粘贴篡改的盲取证算法.分析了对象亮度和几何变化等因素对盲取证影响;运用灰度归一化和不变矩提取各个对象的盲取证特征;最后分析各个对象的相关性,若其相关性大于某一阈值则表示相同的景物,图像中存在对象复制粘贴篡改.实验结果表明,本文取证算法在一定程度上克服了对象亮度和几何变形对认证的影响. 相似文献
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PCA做为一种数据分析技术,它最重要的应用是对数据进行降维和去相关,将原有的复杂数据降维,揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构.本文将该技术应用于图像压缩中,分析了现有的基于PCA压缩图像方法的优缺点,提出了一种新的算法提取图像主成分运用于图像压缩,并证明了该算法的收敛性,通过实验仿真,验证了该方法的正确性和可行性. 相似文献
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