TY -的A2 - 1月,面Ahmad AU -李,广盟——刘,芳芳AU -王,是的盟——郭、德盟——肖、梁盟——朱Linkai PY - 2021 DA - 2021/10/20 TI -基于卷积神经网络(CNN)的方法进行课堂教学行为的识别和评价SP - 6336773六世- 2021 AB -改善课堂教学行为识别和评估的准确性,提出了一种基于深度学习的新模式。首先,我们通过SVM获得课堂教学行为特征数据是线性可分的初始和确定超平面的特征样本数据之间的关系。然后,我们获得在线学习行为特征的异构支持向量样本数据在支持向量机的超平面并完成数据的提取与卷积神经网络的帮助。然后我们使用决策矩阵分析分层流程,确定课堂教学行为指标的权重,通过计算验证其一致性,并完成评估评价因素的成员。实验结果表明,课堂教学行为的识别和评价方法在本文中可以有效地提高识别精度的课堂教学行为。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2021/6336773 - 10.1155 / 2021/6336773摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER