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基于LSTM神经网络的高校贫困生精准资助模型[发明专利]

专利名称：基于LSTM神经网络的高校贫困生精准资助模型专利类型：发明专利

发明人：周俊

申请号：CN202010949473.1

申请日：20200910

公开号：CN112102135A

公开日：

20201218

专利内容由知识产权出版社提供

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。

申请人：重庆商务职业学院

地址：401331 重庆市沙坪坝区大学城中路81号

国籍：CN

代理机构：西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：杨凤娟

本文发布于:2024-09-25 19:17:38，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/1/418536.html

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