[发明专利]基于混合神经网络的博士招生指标预测模型与系统在审
| 申请号： | 202111031195.2 | 申请日： | 2021-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN113762616A | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 王全玉;陈家辉;王文明;王君英 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种用于预测高校博士招生指标的方法和系统。该方法基于深度学习理论，提出了一种新的预测模型CNN‑LSTM‑Attention混合神经网络模型对博士招生指标进行预测。该方法在LSTM层前添加一个CNN特征提取层，在LSTM层之后添加注意力机制层形成三层混合模型。该方法解决了现有模型影响因子确定复杂，模型使用期短，模型泛化能力弱，预测值与真实值误差较大等问题，提升了博士招生指标预测的准确率，并实现了博士招生指标预测系统供招生单位使用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 神经网络 博士 招生 指标 预测 模型 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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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
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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