基于数据增强和传输学习的大学生教育管理效应的评估,用于遥感应用
Chen Jie1, Huang Min2,3, Chen Bin4,5
1Faculty of Continuing Education, Yangzhou Polytechnic Institute, Yangzhou, 225000, China.
Scientific reports
|August 3, 2025
概括
这项研究使用数据建模增强了教育管理资源配置分析. 与模拟模型相比,BP的神经网络模型显示出更高的效率和稳定性.
科学领域:
- 教育管理的教育管理.
- 数据科学数据科学数据科学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 有效的教育管理需要整合不同的数据源.
- 分析机构和学期之间的资源分配差异对于理解有效性至关重要.
- 现有的方法在处理各种数据场景时可能缺乏稳定性.
研究的目的:
- 系统地探索大学教育管理的有效性.
- 分析六所大学教育管理资源分配方面的差异.
- 为了比较模拟验证和BP神经网络模型的性能.
主要方法:
- 利用数据建模,数据增强和转移学习.
- 采用模拟验证模型和BP (反向传播) 神经网络模型.
- 扩展训练数据使用数据增强来模拟现实世界的场景并提高模型的稳定性.
主要成果:
- 在管理效率和稳定性方面,BP神经网络模型的表现优于模拟模型.
- 在BP神经网络中,平均管理效率为85.9%,预测准确率为93.1%,稳定性为72.3%.
- 数据增强和转移学习集成证明对模型性能有好处.
结论:
- 用数据技术增强的BP神经网络模型显示了改善教育管理系统的巨大潜力.
- 先进的数据处理技术可以提高教育资源分配分析的效率,准确性和稳定性.
- 这种方法为评估和优化大学教育管理提供了一个强大的框架.
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