[发明专利]基于神经网络修改高校教务安排的方法、装置、设备及介质有效
申请号: | 201910766856.2 | 申请日: | 2019-08-20 |
公开(公告)号: | CN110458737B | 公开(公告)日: | 2023-09-26 |
发明(设计)人: | 郭洪飞;罗晓峰;古灏;张永衡;何智慧;张儒;屈挺;朝宝;刘浩源 | 申请(专利权)人: | 暨南大学 |
主分类号: | G06Q50/20 | 分类号: | G06Q50/20;G06N3/08 |
代理公司: | 北京卓特专利代理事务所(普通合伙) 11572 | 代理人: | 段宇 |
地址: | 519000 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 神经网络 修改 高校 教务 安排 方法 装置 设备 介质 | ||
1.一种基于神经网络修改高校教务安排的方法,其特征在于,包括:
根据用户上传的教务安排约束条件生成教务安排误差计算公式;生成教务安排误差计算公式是对约束条件进行标号化处理,教务安排约束条件包括初始教务约束条件和实时教务安排约束条件,约束条件为用户无法完成和/或优先完成教务安排的时间段,所述教务安排包括上课和监考;
根据教务安排约束条件和/或根据教务安排误差计算公式计算出的教务安排表的误差训练CPPN神经网络;所述误差是CPPN神经网络计算出的教务安排表与用户填写的约束条件所对应的教务安排表的匹配程度,同时所述误差会根据上传的约束条件而实时变化,使得CPPN神经网络可以分为两种情况进行训练,当基于CPPN神经网络计算出的教务安排表的误差小于0.1时,根据上传的约束条件对CPPN神经网络进行训练,当基于CPPN神经网络计算出的教务安排表的误差大于0.1时,对该误差进行反向传导,包括对教务安排误差计算公式进行偏导运算和对偏导运算的教务安排误差计算公式与该误差进行卷积,从而获取调整后的误差计算公式,根据调整后的误差计算公式对CPPN神经网络进行训练,如此重复训练调整而获得能使计算的教务安排的误差在能接收的范围之内;
利用CPPN神经网络计算出教务安排表,并通过教务安排误差计算公式计算出教务安排表的误差;
在误差不大于误差阈值的情况下,获取该误差对应的教务安排表,其中,误差阈值为0.1。
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络修改高校教务安排的方法,其特征在于,所述的根据用户上传的教务安排约束条件生成教务安排误差计算公式之前,包括:
获取初始教务安排约束条件;
在根据初始教务安排约束条件能匹配到第一CPPN神经网络的情况下,在所述第一CPPN神经网络中输入高斯随机数并计算出教务安排表,所述第一CPPN神经网络为基于其他用户上传的教务安排约束条件而训练好的CPPN神经网络。
3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络修改高校教务安排的方法,其特征在于,所述的根据用户上传的教务安排约束条件生成教务安排误差计算公式包括:
根据用户填写的初始教务安排约束条件生成初始教务安排误差计算公式;
根据用户添加的新教务安排约束条件生成新教务安排误差计算公式。
4.根据权利要求2所述的一种基于神经网络修改高校教务安排的方法,其特征在于,所述的根据教务安排约束条件和/或根据教务安排误差计算公式计算出的教务安排表的误差训练CPPN神经网络包括:
获取根据教务安排约束条件生成的教务安排误差计算公式的计算因子,和/或获取反向传导误差后对应的教务安排误差计算公式的计算因子;
根据计算因子设定CPPN神经网络之节点的权重并完成训练。
5.根据权利要求4所述的一种基于神经网络修改高校教务安排的方法,其特征在于,所述的利用CPPN神经网络计算出教务安排表,并通过教务安排误差计算公式计算出教务安排表的误差包括:
在CPPN神经网络中输入高斯随机数并获取计算出的教务安排表;
统计所述计算出的教务安排表和用户填写的约束条件所对应的教务安排表中相吻合的教务安排数目和不吻合的教务安排数目;
将统计的吻合的教务安排数目和不吻合的教务安排数目输入教务安排误差计算公式,获取计算出的教务安排表的误差。
6.根据权利要求5所述的一种基于神经网络修改高校教务安排的方法,其特征在于,所述的统计所述计算出的教务安排表和用户填写的约束条件所对应的教务安排表中相吻合的教务安排数目和不吻合的教务安排数目包括:
统计用户无法完成教务安排时间段内未安排教务安排的数目,和/或用户优先完成教务安排时间段内安排了优先完成教务安排的数目;
统计用户无法完成教务安排时间段内安排教务安排的数目,和/或用户优先完成教务安排时间段内不安排教务安排的数目。
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