【摘 要】
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高校贫困生认定工作存在人员信息无法确定、贫困生证明材料可信度考证难度大、学生主观存在不好意思申请等问题。在数据挖掘与大数据技术日趋成熟背景下,通过采集学生校园一卡通数据,并通过数据预处理、特征提取与选择、再通过BP神经网络模型进行训练,通过学校往年已知贫困生数据验证模型的准确性。预测模型在学校贫困生认定工作中发挥着重要作用,有利于学校提高学生管理水平,且照顾到因各种情况遗漏的学生。
【机 构】
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江苏科技大学苏州理工学院 江苏 215600
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高校贫困生认定工作存在人员信息无法确定、贫困生证明材料可信度考证难度大、学生主观存在不好意思申请等问题。在数据挖掘与大数据技术日趋成熟背景下,通过采集学生校园一卡通数据,并通过数据预处理、特征提取与选择、再通过BP神经网络模型进行训练,通过学校往年已知贫困生数据验证模型的准确性。预测模型在学校贫困生认定工作中发挥着重要作用,有利于学校提高学生管理水平,且照顾到因各种情况遗漏的学生。
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