【摘 要】
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文章针对评估高等学校在校生校内消费情况方面存在的工作量大、衡量标准难以确定、主观因素影响较大等问题,提出了基于多层感知器神经网络机器学习的评估方法,即采用多层感知
【机 构】
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安徽理工大学现代教育技术中心,安徽理工大学测绘学院
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文章针对评估高等学校在校生校内消费情况方面存在的工作量大、衡量标准难以确定、主观因素影响较大等问题,提出了基于多层感知器神经网络机器学习的评估方法,即采用多层感知器神经网络算法构建模型,学习学生的校内消费数据,挖掘出数据中的隐含信息,再利用学习完成的模型实现评估的一种方法。该方法使用Python编程实现。实验结果表明,该方法能够快速、准确地完成所需的消费特征评估,为学校决策者和相关管理部门提供有力的数据支持。
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