55、学生成绩预测与图像超分辨率技术研究

学生成绩预测与图像超分辨率技术研究

1. 学生成绩预测算法

1.1 算法背景

在机器学习和人工智能领域，像 J48 和朴素贝叶斯等技术在测试数据集上能达到 97.3% 的准确率。不过，要让这些算法高效工作，我们需要正确识别参数，以完美预测学生的未来表现。

1.2 提出的算法

SGPA（学期平均绩点）是总结学生整个学期各学科表现的最终参数。若仅考虑 SGPA，就无需担心其计算的复杂性。不同大学会用不同学科组合来计算计算机科学本科不同专业学生不同学期的 SGPA。

下面介绍用于识别计算机科学本科不同专业学生前一学期和后一学期 SGPA 关系显著性的算法：
1. 输入 ：算法的第一个输入是本科生第 N 学期的 SGPA 成绩，第二个输入是同一学生第 (N + 1) 学期的 SGPA 成绩。
2. 计算 ：选择这两个输入，使用普通最小二乘法计算简单线性回归，得到 P 值和 R 平方值。
3. 判断关系 ：计算 P 值和 R 平方值的显著性水平。若显著性水平很高，则认为第 N 学期 SGPA 和第 (N + 1) 学期 SGPA 之间存在成功的关系；若显著性水平低，则认为两个连续学期的 SGPA 关系不成功。

1.3 结果与讨论

运行第一学期和第二学期的简单线性回归（第一学期为自变量，第二学期为因变量）时，P 值非常小，调整后的 R 平方值也显示在图中。对于这 6 个学期，任意两个连续学期的简单线性回归模型的 P 值都很低。这对将各学期 SGPA 成绩应用于高级统计、回归和基于