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    深度學(xué)習(xí)在高校農(nóng)村貧困生精準(zhǔn)識別及管理中應(yīng)用

    2020-10-29 09:45:30商瑤太原理工大學(xué)軟件學(xué)院太原理工大學(xué)現(xiàn)代科技學(xué)院
    營銷界 2020年29期
    關(guān)鍵詞:貧困生精準(zhǔn)深度

    商瑤(太原理工大學(xué)軟件學(xué)院、太原理工大學(xué)現(xiàn)代科技學(xué)院)

    傳統(tǒng)高校農(nóng)村貧困生識別都是人工統(tǒng)計、手工操作再進(jìn)行篩選,難免出現(xiàn)統(tǒng)計誤差和人為因素干預(yù),而本文采用深度學(xué)習(xí)算法對高校農(nóng)村貧困生進(jìn)行精準(zhǔn)識別,構(gòu)建高校農(nóng)村貧困生資助評定系統(tǒng),進(jìn)而簡化高校農(nóng)村貧困生評定工作,提高了準(zhǔn)確率和效率,減少了師生之間的不必要摩擦,促進(jìn)智能高校校園建設(shè)。

    ■ 實驗操作系統(tǒng)與開發(fā)工具概述

    本文將以現(xiàn)場實驗的方法,對深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的功能性進(jìn)行深入挖掘,以驗證深度學(xué)習(xí)在農(nóng)作物病蟲害識別中的實際應(yīng)用效果。該實驗中操作系統(tǒng)的配置參數(shù)為:Ubuntu-Linux 16.04 64 位,VSCode-win32-x64-1.30,OpenVINOTM。 計算機(jī)的中央處理器采用英特爾凌動TMX5-Z8350 處理器,硬件開發(fā)板的配置參數(shù)為4GB DDR3L RAM 和64GBeMMCUP Board,數(shù)量為一塊;英特爾神經(jīng)計算棒二代一個,內(nèi)存條選用IntelCore(TM)i5-5200UCPU@2.20GHz/4G,固態(tài)盤的容量大小為128G,筆記本電腦一臺,免驅(qū)動攝像頭一個。而該操作系統(tǒng)的軟件環(huán)境則由Python3 語言環(huán)境、Caffe 深度學(xué)習(xí)框架、ps6 繪圖軟件以及OpenVINOTM 開發(fā)工具箱組成。

    ■ 操作系統(tǒng)運行環(huán)境與過程分析

    該系統(tǒng)在啟動后,操作終端的默認(rèn)運行環(huán)境為python,而pip 執(zhí)行命令主要借助于Caffe 所依賴的包,主要涵蓋pandas、glob2、numpy 等,并利用pip 執(zhí)行命令來安裝caffe。在互聯(lián)網(wǎng)運行環(huán)境下,操作人員可以操作終端界面通過解壓縮的形式來下載tarball,將配套的組件安裝在運行系統(tǒng)當(dāng)中。然后開始配置神經(jīng)計算棒的驅(qū)動程序,如果系統(tǒng)在正常運行狀態(tài)下,操作終端出現(xiàn)demo completed successfully 的字樣時,則可以確定神經(jīng)計算棒的開發(fā)運行環(huán)境的構(gòu)成條件已經(jīng)達(dá)成,接下來對系統(tǒng)的運行過程進(jìn)行細(xì)致分析[1]。(一)打開神經(jīng)計算棒的句柄

    如果系統(tǒng)具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)功能,首先需要確定神經(jīng)計算棒的準(zhǔn)確位置,這時,系統(tǒng)程序員利用編制好的程序在系統(tǒng)當(dāng)中探尋神經(jīng)計算棒的位置,在這一過程中,如果操作終端持續(xù)不斷的提示神經(jīng)計算棒未找到的字樣或者聲效,操作人員應(yīng)當(dāng)及時檢查系統(tǒng)的配置情況是否符合深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建的要求,同時,對系統(tǒng)連接狀態(tài)進(jìn)行認(rèn)真校驗,當(dāng)確認(rèn)連接無誤后,能夠快速確定神經(jīng)計算棒所處的位置,這時,操作人員可以打開神經(jīng)計算棒的句柄,隨即進(jìn)入下一道操作工序。

    (二)數(shù)據(jù)預(yù)處理

    當(dāng)神經(jīng)計算棒的句柄打開以后,操作人員將需要識別的人員信息等基本情況導(dǎo)入緩沖區(qū),被處理對象通過神經(jīng)計算棒的推理運算功能而形成一個統(tǒng)一排序的列表,系統(tǒng)根據(jù)字母排序創(chuàng)建運行目錄,進(jìn)而對需要導(dǎo)入系統(tǒng)內(nèi)的圖像進(jìn)行預(yù)處理,經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)不占用內(nèi)存空間,而且數(shù)據(jù)的大小可以隨時進(jìn)行調(diào)整,借助于計算機(jī)的平均減法等算法對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和運算。

    (三)執(zhí)行結(jié)果推斷與打印

    執(zhí)行結(jié)果的推斷與打印是深度學(xué)習(xí)的最后一個處理階段,首先被處理后的數(shù)據(jù)信息被轉(zhuǎn)變成為半精度的浮點數(shù),此時,英特爾神經(jīng)計算棒能夠根據(jù)浮點數(shù)及時獲取準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)結(jié)果,然后進(jìn)入到打印程序,當(dāng)分析結(jié)果打印完畢,操作人員應(yīng)當(dāng)制裁桌面圖標(biāo),并使系統(tǒng)保持在關(guān)機(jī)狀態(tài)。

    ■ 深度學(xué)習(xí)在高校農(nóng)村貧困生精準(zhǔn)識別中的實際應(yīng)用效果

    (一)流程圖

    高校農(nóng)村貧困生精準(zhǔn)識別的流程如圖1 所示。對貧困等級精準(zhǔn)識別并建立評定的數(shù)據(jù)模型主要包含:

    (1)從校園一卡通、學(xué)生信息、學(xué)校教務(wù)等系統(tǒng)中依據(jù)專業(yè)和年級對學(xué)生信息進(jìn)行提取,并將提取的數(shù)據(jù)作為原始的數(shù)據(jù)。

    (2)整體分析所提取的數(shù)據(jù),剔除與高校農(nóng)村貧困生等級精準(zhǔn)識別的無關(guān)屬性列。

    (3)對優(yōu)化的提取數(shù)據(jù)進(jìn)行前期預(yù)處理,包括提煉數(shù)據(jù)源中的重要文本信息、異常和缺失值的分析處理、冗余屬性統(tǒng)一以及處理規(guī)范化等。

    (4)數(shù)據(jù)處理后,建立貧困等級精準(zhǔn)識別及評定的模型,對構(gòu)建的模型進(jìn)行模型訓(xùn)練及評價分析。

    (5)對上面形成的模型結(jié)果對比并進(jìn)行深入優(yōu)化。

    (6)調(diào)用高校農(nóng)村貧困等級精準(zhǔn)識別及評定模型,動態(tài)實時測評高校農(nóng)村貧困生基本情況。

    (二)數(shù)據(jù)選取方法

    為了滿足高校農(nóng)村貧困生精準(zhǔn)識別及資助的需求,從以下幾個方面進(jìn)行數(shù)據(jù)選取。

    首先,貧困生家庭貧困情況是高校農(nóng)村貧困生識別的重要依據(jù)。目前全國各地區(qū)仍然具有不平衡的經(jīng)濟(jì)水平,東部沿海地區(qū)仍然高與中西部地區(qū),特別是長江三角洲和珠江三角洲地區(qū),家庭年收入遠(yuǎn)高于其他地區(qū),家庭的整體經(jīng)濟(jì)水平良好,因此地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平高低是高校農(nóng)村貧困生識別和認(rèn)定中的核心指標(biāo)。其次,消費行為是高校農(nóng)村貧困生識別的又一標(biāo)準(zhǔn),家庭貧困程度的高低直接影響消費能力的好壞,也就是說貧困家庭的學(xué)生消費能力也差,限制其日常的消費。因此校園一卡通中消費記錄功能可以很好的反映學(xué)生消費情況,為貧困評定提供有力支撐,所以將交易的地點金額類型作為高校農(nóng)村貧困識別和認(rèn)定的第二指標(biāo)。最后,農(nóng)村貧困生的傳統(tǒng)認(rèn)定方式僅僅改善貧困生的經(jīng)濟(jì)情況,并未考察貧困生德育方面,一些貧困生會因此有怠惰行為,理所當(dāng)然享受國家的貧困資助政策,更有嚴(yán)重不珍惜此類的教育機(jī)會,對資助金進(jìn)行肆意揮霍,最終肄業(yè)在家。因此第三個貧困識別和認(rèn)定指標(biāo)就是德育方面。因此將補(bǔ)考情況、課程成績、學(xué)分比重、出勤率、圖書借閱等數(shù)據(jù)表明貧困生的具體學(xué)習(xí)情況。

    (三)數(shù)據(jù)分析

    作為深度學(xué)習(xí)的一個重要步驟,數(shù)據(jù)分析是預(yù)處理的前奏,也是對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘從而獲得準(zhǔn)確有效結(jié)論的基礎(chǔ)。其主要包含缺失值、不一致、異常值這三個方面來核查抽取數(shù)據(jù)是否有臟數(shù)據(jù)。

    1.缺失值分析

    數(shù)據(jù)的缺失主要有這幾種情況,首先是記錄的缺失,其次是缺失記錄重要文字信息,這兩種數(shù)據(jù)缺失的情況,嚴(yán)重影響結(jié)果分析的正確性。數(shù)據(jù)缺失值的產(chǎn)生有兩個原因:首先,提取準(zhǔn)確信息很繁瑣或者無法及時提取信息,比如貧困生相關(guān)上網(wǎng)信息;其次,信息輸入時由于人為因素、非人為因素(數(shù)據(jù)采集設(shè)備或者存儲介質(zhì)故障)等等而丟失,比如入學(xué)初學(xué)生自己填寫自己的個人信息情況,就有可能漏填或者不清楚具體信息而空白不填情形,出現(xiàn)部分值的缺失。

    2.異常值分析

    異常值分析的重要目的是檢驗數(shù)據(jù),對錄入錯誤和不符常理情況是否存在進(jìn)行判斷,異常值的分析和剔除可以更好地優(yōu)化模型。通吃情況下只有個別值屬于異常值,異常值分析方法一般有簡單統(tǒng)計計量和箱型圖分析兩種。

    3.一致性分析

    一致性分析的重要目的是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的確保,降低數(shù)據(jù)的不相容及矛盾的產(chǎn)生問題,導(dǎo)致違背實際的后果。主要是在集成過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不一致,原因主要是提取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源不同,或者數(shù)據(jù)格式單位類型不同等,在下一次數(shù)據(jù)存放時未更新數(shù)據(jù)的一致性。

    ■ 結(jié)束語

    通過上述實驗可以看出,目前,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)日漸成熟,完全可以在高校農(nóng)村貧困生的精準(zhǔn)識別當(dāng)中推廣應(yīng)用。但是,在實際應(yīng)用過程中,也暴露出一些亟待解決的問題,比如系統(tǒng)硬件的選擇與配置極易對學(xué)習(xí)效率產(chǎn)生負(fù)面影響,因此,技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)不斷對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行升級改造,以提升高校農(nóng)村貧困生的識別精度,提高貧困資助的準(zhǔn)確率和效率,簡化貧困資助程序,為高校農(nóng)村貧困生精準(zhǔn)資助提供強(qiáng)大的技術(shù)保障。

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