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一种基于混合神经网络的高校学生画像技术的应用方法
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本发明公开了一种基于混合神经网络的高校学生画像技术的应用方法，包括以下步骤：步骤S1 : 基于高维度聚类的学生画像进行标签设计；步骤S2：基于混合神经网络建立学生画像分类模型；步骤S3：利用合并结果得出最优解，进而得出学生画像；利用所采集的数据并利用卷积神经网络和前馈神经网络的混合神经网络模型得出合并结果，再利用合并结果参与利用贝叶斯个性排序、遗传算法对混合神经网络框架进行最优解计算，得出学生画像；本发明的有益效果是：助力学生学业发展。
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专利基本信息 ：
专利类型： 发明申请
申请(专利)号： CN202010050299.7
申请日期： 2020-01-17
公开(公告)日： 2020-06-16
公开(公告)号： CN111291173A
申请(专利权)： 北京工业大学
法律状态： 实质审查
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