【摘 要】
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高等教育办学规模预测主要有自回归法、支持向量机法等;这些具体方法在探索高等教育办学规模方面都取得了一定成果。但都不能较好地揭示高等教育办学规模的演化规律。鉴于此,
【机 构】
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淮阴师范学院学科建设办公室研究生处,淮阴师范学院物理与电子电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目:二维经验模式分解若干问题及在图像处理中应用(项目编号:61701188),江苏省教育信息化领导小组项目:基于微信公众号的移动混合式教学模式设计及应用研究(项目编号:20172209),基于优慕课平台与知识图谱的慕课课程设计及应用(项目编号:20172210).
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高等教育办学规模预测主要有自回归法、支持向量机法等;这些具体方法在探索高等教育办学规模方面都取得了一定成果。但都不能较好地揭示高等教育办学规模的演化规律。鉴于此,本文引入深度学习模型对高等教育办学规模进行建模并预测。本文首先从网络优化角度出发,通过优化方法提高网络的非线性建模能力,提出了一种新的网络权重初始化方法,增加了神经网络处理不同视觉任务的潜力。同时,本文提出了适合高等教育办学规模数据演化规律的异构多列卷积神经网络。最后,利用本文提出的自适应的滑动窗口融合机制完成高等教育办学规模预测。利用本文方法对
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