一种基于拓扑扩张网络模型的学生贫困程度预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910764172.9
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q50/20
申请日期：
2019-08-19
申请人：
北京桃花岛信息技术有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于拓扑扩张网络模型的学生贫困程度预测方法
申请号	CN201910764172.9	申请日期	2019-08-19
法律状态	暂无	申报国家	中国
公开/公告日	2019-11-29	公开/公告号	CN110516861A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;2;0查看分类表>
申请人	北京桃花岛信息技术有限公司	申请人地址	北京市海淀区玲珑路9号院东区8号楼12层1218 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京桃花岛信息技术有限公司	当前权利人	北京桃花岛信息技术有限公司
发明人	陈岩
代理机构	合肥中谷知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	洪玲

摘要

本发明涉及一种基于拓扑扩张网络模型的学生贫困程度预测方法，属于数据分析技术领域，步骤包括：获取样本消费特征数据，构建消费特征集合；构建由节点和链接组成的拓扑扩张网络模型，使用节点和链接的参数信息对网络进行编码；利用消费特征集合对构建的拓扑扩张网络模型进行训练，获得最优拓扑扩张网络模型；与现有技术相比，该方法可以自行探索链接的使用个数，忽略没用的链接，改变网络的结构，使最终构成的神经网络比较小，从而提高了运行效率；此外，在参数学习过程中，该方法能够在全局搜索最优解，得到精准率最高的预测模型。该方法可适用于困难生困难程度的定量认定，为困难生的精准资助提供可靠解决建议。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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