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项目简介
本项目是基于学生信息管理系统，集成了学生成绩预测功能的新型系统。运用深度学习算法中的限制波尔兹曼机（RBM）进行训练与预测，能在选课阶段为学生提供个性化成绩预测。系统融合了先进的机器学习技术与便捷的用户界面，旨在为学生提供更好的学习体验与未来规划。
项目的主要特性和功能
主要特性
- 集成机器学习模型：采用RBM算法进行成绩预测。
- 前端后端分离设计：提供灵活的用户交互体验。
- 数据可视化：通过图表展示数据分布和训练结果。
功能介绍
- 学生选课功能：学生可浏览并选择课程。
- 成绩预测功能：在选课阶段，系统会根据学生历史成绩和课程特点进行成绩预测。
- 管理员管理功能：管理员可管理课程信息、学生信息及预测模型。
安装使用步骤
步骤一：环境准备
确保已安装Python环境，并安装必要的库，如Flask、Numpy等。
步骤二：运行后端项目
下载并解压后端项目文件，根据配置文件设置数据库连接和其他相关配置，启动后端服务器。
步骤三：运行前端项目
下载并解压前端项目文件，通过浏览器访问前端页面。
步骤四：运行预测服务器
运行predictionServerFlask.py文件启动预测服务器。确保服务端接收的数据格式与前端发送的数据格式相匹配。
步骤五：系统使用
登录系统，进行选课操作。在选课过程中，系统将展示成绩预测信息。管理员可登录后台管理系统进行课程和学生信息管理。
请注意，在运行本系统之前，请确保已经具备相应的数据集和训练好的模型文件，并按照项目文档中的说明正确配置和部署系统。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】