【摘 要】
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现有的选课系统更多的关心负载及公平,忽视合理及效率。基于BP神经网络,建立了一种新的智能选课模型,提出了分类因子,参照因子,侧重比等定义。通过对所有课程进行分类,比较同
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20040533036);国家自然科学基金资助项目(60573127)
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现有的选课系统更多的关心负载及公平,忽视合理及效率。基于BP神经网络,建立了一种新的智能选课模型,提出了分类因子,参照因子,侧重比等定义。通过对所有课程进行分类,比较同一类别中各课程的权值差和权值方差,求解出具有最大相似度的解,即最能满足学生需要的课程,从而调动学生学习积极性,合理安排选课。算法的可行性,有效性在某大学选课系统中得到了验证。
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