一种基于Attention深度学习模型的学生辍课预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010133647.7

申请日：

2020-03-02

公开(公告)号：

CN111291940B

公开(公告)日：

2020-06-16

发明(设计)人：

常亮张艳刘铁园古天龙

申请人：

申请人地址：

541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号

IPC主分类号：

G06Q1004

IPC分类号：

G06Q5020 G06N304 G06N308

代理机构：

桂林文必达专利代理事务所(特殊普通合伙) 45134

代理人：

张学平

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2020-06-16	公开	公开
2020-07-10	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q 10/04 申请日:20200302
2022-06-07	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于混合深度神经网络的学生辍课预测方法 [P].

刘铁园 ;

张艳 ;

常亮 ;

古天龙 ;

李龙 .

中国专利 :CN112116137A ,2020-12-22

[2]

基于深度学习的学生学习成果预测方法 [P].

宋芳芳 ;

薄存旭 .

中国专利 :CN121030666A ,2025-11-28

[3]

一种基于深度学习模型的时间序列预测方法 [P].

李杭 ;

唐彦 .

中国专利 :CN119719947A ,2025-03-28

[4]

一种基于深度学习模型的布局偏好预测方法 [P].

吴向阳 ;

刘小芝 ;

金征雷 .

中国专利 :CN115544239A ,2022-12-30

[5]

基于深度学习学生在线学习效率预测的模型检测方法 [P].

雷丽晖 ;

李梦洋 .

中国专利 :CN113128611A ,2021-07-16

[6]

一种基于双深度学习模型的设备故障模式预测方法 [P].

徐红玲 ;

严丽 .

中国专利 :CN112989976A ,2021-06-18

[7]

基于Transformer网络深度学习模型的列车晚点预测方法 [P].

何必胜 ;

高琪 ;

申方针 ;

曹介 ;

林德伟 ;

黄永龙 ;

鲁工圆 .

中国专利 :CN120087551A ,2025-06-03

[8]

一种基于深度学习模型的电池SOC预测方法 [P].

李军 ;

孙源 ;

常鹏亮 ;

马泽宇 .

中国专利 :CN121069196A ,2025-12-05

[9]

一种基于深度学习模型的交通速度预测方法 [P].

陈晋音 ;

徐轩珩 ;

王珏 .

中国专利 :CN110648527B ,2020-01-03

[10]

一种深度学习混合模型的干旱指数预测方法 [P].

苏涛 ;

刘丹 ;

崔杏园 ;

豆献深 .

中国专利 :CN118863222A ,2024-10-29

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