大数据下最优教学方式选取模型设计
许健松1
游晓东2
1.福建农林大学教务处,福州,3500022.福建农林大学管理学院,福州,350002
摘要：为了获取关联性较强、数据融合精度较高的最优教学模式,提出依据数据估计量变化的最优教学方式选取模型设计方法.对不同服务器大数据信息进行分段,利用前半段数据进行曲线拟合,后半段数据进行直线拟合.预测高噪声干扰数据,分析干扰数据点滤除前后统计量的变化,构建由数据源整合、数据拟合、滤除干扰三方面相结合的最优教学方式选取模型并进行相关性计算.利用调整系数进一步提高了模型精度.结果表明,所设计模型的表达能力较强,复杂度不高,可精准、快速地实现最优教学方式的选取.
关键词：大数据数据拟合滤除干扰模型设计数据挖掘分段处理特征选取教学方式
分类号：TP399(计算技术、计算机技术)
资助基金：福建省教育科学十三五规划项目(FJJKCGZ17-101)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 664-669 )
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