[發明專利]一種高校貧困生評定方法在審
| 申請號： | 201710096553.5 | 申請日： | 2017-02-22 |
| 公開（公告）號： | CN106934742A | 公開（公告）日： | 2017-07-07 |
| 發明（設計）人： | 李君科;劉凱;盧玉;周力軍 | 申請（專利權）人： | 黔南民族師范學院 |
| 主分類號： | G06Q50/20 | 分類號： | G06Q50/20;G06N3/04 |
| 代理公司： | 貴陽派騰陽光知識產權代理事務所(普通合伙)52110 | 代理人： | 谷慶紅 |
| 地址： | 558000 貴州省黔南布*** | 國省代碼： | 貴州;52 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 高校 貧困生 評定 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種高校貧困生評定方法，其特征在于：包括如下步驟：
①獲取參數：獲取經過評定并記入系統的高校學生數據中十個指標的度量值，十個指標分別為家庭月均收入FI、人均月收支比FIOR、有勞動力成員占家庭成員的比例FMR、特殊家庭類型FT、家庭成員健康情況FH、學費來源ST、生活費來源SC、日均伙食消費SE、班級民主測評SS和掛科情況SCS；
②模型判別：將獲取的十個指標輸入至神經網絡模型進行計算，神經網絡模型為三層，三層分別為輸入層、隱含層、輸出層，其中隱含層神經元個數采用Cross-validation算出，神經網絡模型采用前向有監督的神經網絡算法得到；
③獲取結果：得到神經網絡模型計算輸出的結果。
2.如權利要求1所述的高校貧困生評定方法，其特征在于：所述前向有監督的神經網絡算法為LVQ神經網絡算法。
3.如權利要求1所述的高校貧困生評定方法，其特征在于：所述神經網絡模型采用300～500個樣本作為訓練集計算得到。
4.如權利要求1所述的高校貧困生評定方法，其特征在于：所述特殊家庭類型FT、家庭成員健康情況FH、學費來源ST、生活費來源SC、掛科情況SCS均為以0～9范圍內整數表示的虛擬變量。
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