一种基于人工神经网络与LSTM网络的学业预警方法

摘要

本发明公开了一种基于人工神经网络与LSTM网络的学业预警方法，其特征在于，包括如下步骤：1）基于RBF核的缺失数据处理；2）基于多维正态分布的自适应特征提取；3）基于细化网络的人工神经网络训练；4）自适应激励函数LSTM网络训练；5）与软件平台结合。这种方法普适性好、误检率低、预测准确度高。