傳統(tǒng)二階特征估計(jì)法在對(duì)大數(shù)據(jù)方差進(jìn)行估計(jì),預(yù)測(cè)大型教學(xué)系統(tǒng)中的智能大數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征時(shí),存在對(duì)多特征的智能大數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征估計(jì)效果不明顯,估計(jì)結(jié)果誤差累計(jì)量大的問題。因此,提出大型教學(xué)系統(tǒng)的智能大數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征估計(jì)方法,其采用Relief關(guān)鍵特征估計(jì)方法獲取大數(shù)據(jù)特征權(quán)重,完成智能大數(shù)據(jù)特征流行學(xué)習(xí),通過對(duì)特征權(quán)重選擇后的數(shù)據(jù)空間進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)和低維嵌入,實(shí)現(xiàn)對(duì)多特征的智慧大數(shù)據(jù)的特征估計(jì)�；诖髷�(shù)據(jù)關(guān)鍵特征估計(jì)結(jié)果,采用滾動(dòng)時(shí)間序列估計(jì)方法,通過AR(p)模型運(yùn)算大數(shù)據(jù)特征的模型階數(shù),依據(jù)該階數(shù)向滾動(dòng)AR算法引入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),解決大數(shù)據(jù)特征估計(jì)中估計(jì)結(jié)果不同步造成的累計(jì)誤差問題,實(shí)現(xiàn)智能大數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法可增強(qiáng)對(duì)關(guān)鍵特征的估計(jì)精度,對(duì)關(guān)鍵特征的估計(jì)效果也有所提高。

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【部分圖文】：

圖1數(shù)據(jù)量為1000時(shí)兩種方法估計(jì)結(jié)果的正確率Fig.1Accuracyratesforestimationresultsof

音樂藝術(shù)平均估計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確率本文方法下關(guān)鍵特征估計(jì)結(jié)果50091.2392.392.594.2192.693.394.195.292.593.1100091.594.292.895.693.495.695.697.594.694.5150092.596.598.697.998.69....

圖2數(shù)據(jù)量為1500時(shí)兩種方法估計(jì)結(jié)果的正確率Fig.2Accuracyratesforestimationresultsof

93.1100091.594.292.895.693.495.695.697.594.694.5150092.596.598.697.998.699.598.698.499.697.8二階特征估計(jì)法對(duì)關(guān)鍵特征的估計(jì)結(jié)果50072.674.273.279.674.674.269.5....

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