一种基于拓扑扩张网络模型的学生贫困程度预测方法
基本信息
| 申请号 | CN201910764172.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110516861A | 公开（公告）日 | 2019-11-29 |
| 申请公布号 | CN110516861A | 申请公布日 | 2019-11-29 |
| 分类号 | G06Q10/04;G06Q50/20 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈岩 | 申请（专利权）人 | 北京桃花岛信息技术有限公司 |
| 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 |
| 地址 | 100089 北京市海淀区中关村大街甲38号燕山大酒店1503室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 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。 |
