基于卷积神经网络的高等数学资源推荐算法  

作　　者：吕淑君[1] 

机构地区：[1]甘肃畜牧工程职业技术学院

出　　处：《中国新通信》2022年第7期43-44,57,共3页China New Telecommunications

摘　　要：高等数学资源的推荐方式有很多,但是部分的算法存在问题和缺陷,最终得出的推荐结果不具有可靠性和精准性。因此,提出基于卷积神经网络的高等数学资源推荐算法。设定加权模糊资源推荐目标,进行协同卷积数学资源推荐层级的确定,构建卷积神经网络数学资源推荐模型,通过隶属度矩阵实现高等数学资源推荐算法设计。实验结果表明:与传统模糊层级数学资源推荐算法测试组对比,本文所设计的卷积神经网络数学资源推荐算法测试组最终得出的MSE均值相对较高,表明此种算法的应用精准度与可靠性更佳,具有实际的应用价值。

关 键 词：卷积神经网络 高等数学 资源推荐 处理结构 

分 类 号：TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183[自动化与计算机技术—计算机科学与技术] O13[理学—数学]