基于深度神经网络的高校贫困生认定模型

• 作者: 吴乐乐 朱亚辉
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: 贫困生 认定模型 大数据 深度学习 深度神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 网络与信息工程
• 页码范围: 88-89
• 页数: 2页
• 字数: 2090字
• 语种: 中文

摘要

高校贫困生认定工作是当前高校学生管理的重要工作之一.校园一卡通产生了大量的数据,记录着在校大学生消费和学习情况.以深度神经网络为技术依托,建立高校贫困生认定模型.实验证明,该模型具有较高的准确度,为科学构建高校贫困生认定管理体系提供技术支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱亚辉	陕西学前师范学院数学与统计学院	10	2	1.0	1.0
2	吴乐乐	陕西学前师范学院数学与统计学院	1	0	0.0	0.0