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教育规模不断扩大,高校在校生人数持续上升,导致学生的能力参差不齐.为了提升教育水平,教师需掌握学生在校期间的学习状态,预测学生期末成绩是教师掌握学生学习状态的重要途径之一.目前的研究工作主要采用传统的机器学习算法进行成绩预测,如随机森林、贝叶斯、深度森林等,但精度不高;也有利用深度学习算法进行预测,但模型缺少可解释性. Lightgbm(Light Gradient Boosting Machine)算法内存消耗低,时间复杂度低,而XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)算法精度高.因此,基于提高精度与降低模型内存消耗的策略,将深度森林中的随机森林与极限随机森林模块分别替换为Lightgbm和XGbBoost,提出一种基于Lightgbm和XGBoost算法的优化深度森林算法LIGHT-XDF.在八个数据集上与其他模型进行对比实验,结果表明,LIGHT-XDF算法的综合性能最好. 相似文献
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利用Razumikhin定理讨论一类含有分布时滞的变系数退化时滞微分系统解的稳定性,建立了零解稳定性的判定定理. 相似文献
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研究梯度具有超线性增长的完全非线性抛物方程问题,证明了具有超线性增长的半连续黏性上下解的比较原理的存在,并且把此结果延伸到单调抛物系统中。 相似文献
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中小微企业具有规模较小、缺少抵押资产等特点,银行作为中小微企业的主要借贷来源承担着巨大的资金风险,大多数现存方法定性分析中小微企业的实际信贷水平,导致银行难以量化评估企业借贷风险。本文提出基于组合赋权法的中小微企业信贷风险量化及预测模型。通过挖掘票据交易数据构建多层次风险评估指标体系,分别采用基于指数标度的AHP法、CRITIC法得到信贷风险评价指标主观、客观权重,并依据最小鉴别信息原理得到综合权重。同时利用随机森林(Random Forest)预测中小微企业是否违约,并回归得到无违约情况的中小微企业信贷风险得分,并比照基于组合赋权法信贷风险量化得分,最终采取加权平均法量化信用得分,最终实现预测中小微企业信贷风险量化得分。 相似文献
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基于性能退化数据对产品进行可靠性分析一直是可靠性工程领域研究的热点与难点。针对多阶段退化过程中存在的非线性规律,同时考虑变点位置位于测试时刻之间的一般情形且各试样变点存在个体差异性的实际情况,提出了基于Wiener过程的两阶段非线性退化模型,给出了模型参数极大似然估计方法,建立了可靠性分析和寿命预测方法。最后通过高压脉冲电容器实例的对比分析,验证了所提方法的合理性与有效性。结果表明,与多阶段线性Wiener过程方法相比,所提方法能够更加准确地描述退化过程的非线性时变特征,进而得到更为合理的寿命评估结果。 相似文献
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