一种基于神经网络的三位一体招生录取概率预测方法[CN201710717432.8] - 浙江工业大学

专利申请

2017-08-21
公布公告

2018-01-19
授权日期

2021-06-18
终止

2028-01-17

一种基于神经网络的三位一体招生录取概率预测方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201710717432.8 申请日期： 2017-08-21 专利主类别： G06Q50/20 {{ classMap["G06Q50/20"] }}

申请人名称：浙江工业大学

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申请人地址：浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学

专利分类项目

G06Q50/20 : 教育

G06N3/08 : 学习方法

专利注册信息

初审公告期号	2017-08-21	初审公告日期	2018-01-19
注册公告期号	2021-06-18	注册公告日期	2021-06-18
专用权期限	2018-01-19 - 2028-01-17	专利类型	发明公开
代理组织机构	杭州斯可睿专利事务所有限公司查看该机构代理的所有专利

专利介绍

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。

法律进度