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一种基于神经网络的三位一体招生录取概率预测方法

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摘要

一种基于神经网络的三位一体招生录取概率预测方法，包括以下步骤：1)关联分析，在这六门科目中选择其中的三门课参加考试，在考生对这6门课的选择中进行关联度分析的步骤如下：1.1)收集、准备数据；1.2)问题描述；1.3)使用Apriori算法简化计算；1.4)使用Apriori算法发现频繁集；1.5)挖掘关联规则；2)神经网络的预测模型；4)录取概率：根据会考成绩、选考成绩以及上述神经网络预测得出的复试成绩，由高校的计分标准得出考生的综合成绩，并对所有考生的综合成绩进行排名，根据排名以及高校的预录取人数确定考生在该校“三位一体”招生中的录取概率。本发明有效实现三位一体招生录取概率预测。

著录项

  • 公开/公告号CN107610009A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-01-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN201710717432.8

  • 发明设计人 徐俊;项倩红;朱书苗;吴浅;肖刚;

    申请日2017-08-21

  • 分类号G06Q50/20(20120101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33241 杭州斯可睿专利事务所有限公司;

  • 代理人王利强

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学

  • 入库时间 2023-06-19 04:21:55

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-02-13

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q50/20 申请日:20170821

    实质审查的生效

  • 2018-01-19

    公开

    公开

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