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摘 要:本发明涉及一种基于改进的LSTM神经网络模型的中小学试题推荐方法,通过采集的真实试题数据;对历史试题的详细数据进行预处理获取试题信息,对试题信息处理得到试题关系数据,将试题信息按比例分成训练、测试的样本数据;对训练样本数据进行处理,并通过LSTM神经网络对处理后的训练样本进行训练得到LSTM试题推荐模型;通过参数调整来优化LSTM神经网络模型使其得到更高的准确率;最终将目标试题信息数据和试题关系数据作为LSTM模型的输入数据,模型输出得到预测的结果。本发明能够提高对试题是否进行推荐的判定效率和准确度,具有高泛化能力。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910518642.3 | 专利名称: | 基于改进的LSTM神经网络模型的试题推荐判定方法 |
申请日: | 2019-06-15 | 申请/专利权人 | 河南大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河南省开封市金明区明伦街85号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/245搜分类 网络传输 L LED芯片 改 港口搜索 |
公开/公告日: | 2019-10-11 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110321361A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |