大型教學系統中的智能大數據關鍵特征估計方法

王軍濤

摘 要： 傳統二階特征估計法在對大數據方差進行估計，預測大型教學系統中的智能大數據關鍵特征時，存在對多特征的智能大數據關鍵特征估計效果不明顯，估計結果誤差累計量大的問題。因此，提出大型教學系統的智能大數據關鍵特征估計方法，其采用Relief關鍵特征估計方法獲取大數據特征權重，完成智能大數據特征流行學習，通過對特征權重選擇后的數據空間進行無監督學習和低維嵌入，實現對多特征的智慧大數據的特征估計。基于大數據關鍵特征估計結果，采用滾動時間序列估計方法，通過[AR（p）]模型運算大數據特征的模型階數，依據該階數向滾動AR算法引入實時數據，解決大數據特征估計中估計結果不同步造成的累計誤差問題，實現智能大數據關鍵特征準確預測。實驗結果表明，所提方法可增強對關鍵特征的估計精度，對關鍵特征的估計效果也有所提高。

關鍵詞： 大型教學系統; 智能大數據; 關鍵特征; Relief; 時間序列估計; 累計誤差

中圖分類號： TN911?34; TP301 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）12?0083?04

Abstract： The traditional two?order feature estimation method has the problems of unobvious key feature evaluation effect of multi?feature intelligent big data and big error accumulation quantity of evaluation results when it is used to estimate the variance of big data and predict the key features of intelligent big data in the large?scale teaching system. Therefore， a key feature estimation method for intelligent big data in the large?scale teaching system is proposed. The weights of big data features are obtained by using the key feature estimation method Relief to accomplish the popular learning of intelligent big data features. The unsupervised learning and low?dimensional embedding are performed for data space after feature weight selection， so as to realize the feature estimation of multi?feature intelligent big data. On the basis of the key feature estimation results of big data， the model order of big data features is calculated by using the rolling time series estimation method and [AR（p）] model. According to the order， real?time data is introduced to the rolling AR algorithm to resolve the accumulated error problem caused by unsynchronization of evaluation results in big data feature evaluation， so that accurate key feature prediction of intelligent big data can be realized. The experimental results show that the proposed method can improve the estimation precision and effect of key features.

Keywords： large scale teaching system; intelligent big data; key feature; Relief; time series estimation; accumulated error

教學系統中包含許多智能的大數據，如何對其中關鍵的特征進行準確估計成為目前研究的熱點之一，專家和學者根據不同教學系統的數據特點已經有一些研究成果[1]，但研究還處于初級階段，傳統二階特征估計法在對大型教學系統中的智能大數據關鍵特征估計時，存在特征估計效果不明顯、特征估計誤差累計量大的問題。因此，本文研究大型教育系統的智能大數據關鍵特征估計方法，來提高關鍵特征估計結果的精度和效果。

1 智能大數據關鍵特征估計方法

1.1 Relief關鍵特征估計方法

針對大型教學系統中的智能大數據，采取Relief特征估計方法對教學系統中的智能大數據的關鍵特征的權重進行估計[2]，Relief方法用于數據關鍵特征的估計是因為其可以檢測一些在統計上與目標屬性不相關的關鍵特征。

3 結 論

本文提出的大型教學系統的智能大數據關鍵特征估計方法，可有效提高智能大數據的關鍵特征估計精度，增強特征估計效果。

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