【摘 要】
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基于公有云以及微信小程序平台开发了一套云计算的高校学生学业预警系统。首先设计了云计算模式下的学业预警系统架构,阐述了网络端-管-云的信息交互关系。在预测算法方面,综合采用了LightGBM梯度提升算法和统计学诊断算法优化设计了LightGBM的参数。然后,通过数据增强方法并利用真实数据集开展毕业状态分类的实验分析和预警系统测试。结果表明,该技术的分类精度和计算效果高,且高等数学与毕业设计课程对毕业
【基金项目】
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2019年北京市级大学生科研训练项目（2019J00159）； 北京高等教育“本科教学改革创新项目”（2019-179）；
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基于公有云以及微信小程序平台开发了一套云计算的高校学生学业预警系统。首先设计了云计算模式下的学业预警系统架构,阐述了网络端-管-云的信息交互关系。在预测算法方面,综合采用了LightGBM梯度提升算法和统计学诊断算法优化设计了LightGBM的参数。然后,通过数据增强方法并利用真实数据集开展毕业状态分类的实验分析和预警系统测试。结果表明,该技术的分类精度和计算效果高,且高等数学与毕业设计课程对毕业状态的影响度最高。目前,学生通过手机端就能提交成绩信息,也能够立即获得预警结果。
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