[发明专利]基于LSTM神经网络的高校贫困生精准资助模型在审
| 申请号： | 202010949473.1 | 申请日： | 2020-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN112102135A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 周俊 | 申请（专利权）人： | 重庆商务职业学院 |
| 主分类号： | G06Q50/26 | 分类号： | G06Q50/26;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙) 61239 | 代理人： | 杨凤娟 |
| 地址： | 401331 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于长短期记忆神经网络LSTM的高校贫困生精准资助模型，基于LSTM神经网络构建了高校贫困生精准资助模型，通过数据实验分析了LSTM神经网络隐层神经单元数、训练优化算法与贫困生资助等级识别率之间的关系，并据此对基于LSTM的高校贫困生精准资助模型进行结构与参数优化。该精准资助模型能够根据高校贫困生消费数据识别国家助学金资助等级，为高校贫困生资助的精准识别和分类提供智能量化工具，能够减少人为干扰因素，对于高校学生资助助学工作具有创新性意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lstm 神经网络 高校 贫困生 精准 资助 模型 | ||
【主权项】：
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