PCA和Elman网络在移动学习策略分类中的应用

针对传统的大学生英语移动学习策略分类方法准确率较低的情况,提出了一种主成分分析(PCA)和Elman神经网络相结合的分类模型。首先,用PCA对所获得的移动学习策略原始数据作数据降维处理,提取前5个主成分,建立新的特征样本矩阵,再对Elman神经网络进行训练和泛化能力测试。仿真结果表明:单一的BPNN分类准确率为70.0%,单一的Elman网络分类准确率为80.0%,PCA-Elman网络分类准确率为100.0%,PCA-Elman网络模型简化了单一Elman网络的结构,提高了网络的训练速率、分类准确率和泛化能力,验证了所提出的模型的有效性。