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基于对抗学习的个性化学习系统鲁棒性提升研究.pdf

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    基于对抗学习的个性化学习系统鲁棒性提升研究1

    基于对抗学习的个性化学习系统鲁棒性提升研究

    摘要

    本研究旨在通过对抗学习技术提升个性化学习系统的鲁棒性，以应对当前教育信息

    化领域面临的数据质量、模型泛化和系统稳定性等挑战。报告首先分析了个性化学习系

    统的发展现状与存在问题，指出传统机器学习方法在处理教育数据时的局限性。随后，

    基于对抗学习理论构建了系统鲁棒性提升框架，详细阐述了对抗样本生成、防御机制设

    计和系统优化等技术路线。研究采用多源数据融合和

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