一种基于深度学习的高校专业课程成绩预测方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于深度学习的高校专业课程成绩预测方法，包括以下步骤：选取需要预测成绩的课程作为后继课程，根据学生成绩历史数据，获取后继课程与前导课程集的关联支撑度；选取与后继课程关联支撑度最大的前导课程集，建立后继课程成绩预测神经网络模型；训练后继课程成绩预测神经网络模型，得到最终训练模型；将前导课程集的成绩输入至最终训练模型，得到后继课程预测成绩。与现有技术相比，本发明具有预测结果准确等优点。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的高校专业课程成绩预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114386327A
申请号 ：
CN202111652418.7
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张波徐立雍睿涵
申请人 ：
上海师范大学
申请人地址 ：
上海市徐汇区桂林路100号
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
陈源源
优先权 ：
CN202111652418.7
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06K9/62 G06F119/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211230
申请日 : 20211230
2022-04-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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