低资源场景下基于DA优化FNN的学习者分类方法

作     者：张雅雯 张丽萍 闫盛 曹亚如 ZHANG Ya-wen;ZHANG Li-ping;YAN Sheng;CAO Ya-ru

作者机构：内蒙古师范大学计算机科学技术学院内蒙古呼和浩特010022 

基　　金：国家自然科学基金项目(61462071) 内蒙古自然科学基金项目(2023LHMS06009) 内蒙古自治区教育科学研究“十四五”规划2023年度课题基金项目(2023NGHZX-ZH119、NGJGH2023234) 内蒙古师范大学基本科研业务费专项基金项目(2022JBXC018) 内蒙古师范大学研究生创新基金项目(CXJJS22137) 内蒙古自治区直属高校基本科研业务费基金项目(CXJJS23067) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2025年第46卷第3期

页      码：895-902页

摘      要：针对现有方法在分类学习者时面临过拟合、缺乏可解释性等问题,提出一种低资源场景下基于蜻蜓算法(DA)优化模糊神经网络(FNN)的学习者分类方法。面向有限的学习者标注样本,构建基于模糊神经网络的学习者分类模型;针对该网络收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,采用蜻蜓算法对隶属度函数参数寻优;捕获输入与输出之间的模糊规则,对学习者分类过程和结果展开分析。实验结果表明,利用蜻蜓算法进行优化能够提高模糊神经网络的收敛速度,其过程及结果具有可解释性。

主 题 词：学习者分类 模糊神经网络 蜻蜓算法 模糊规则 可解释性 学习者分析 低资源场景 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2025.03.034

馆 藏 号：203157993...