基于PCANet-BiGRU的成绩预测方法、处理器、可读存储介质及计算机设备（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明提出了一种基于PCANet‑BiGRU的成绩预测方法，利用从在线学习平台采集的学生的基本统计数据和成绩数据；对原始成绩数据划分为分成独立的三部分：训练集、验证集和测试集，并对训练集进行数据清洗与预处理，构建数据矩阵；将矩阵数据输入主成分分析网络PCANet网络提取成绩数据的特征；将PCANet处理后的数据输入到双向门控循环单元神经网络Bi‑GRU层，预测学生的平时成绩，本发明有效地提高了成绩预测的准确度与效率。

《基于PCANet-BiGRU的成绩预测方法、处理器、可读存储介质及计算机设备（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2021108009023，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为薛景;孔健睿;陈铭璋;李恺玥，申请日期为2021-07-15，公开（公告）日期为2024-11-01，国际专利分类号（IPC）为 G06Q 10/04 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提出了一种基于PCANet‑BiGRU的成绩预测方法，利用从在线学习平台采集的学生的基本统计数据和成绩数据；对原始成绩数据划分为分成独立的三部分：训练集、验证集和测试集，并对训练集进行数据清洗与预处理，构建数据矩阵；将矩阵数据输入主成分分析网络PCANet网络提取成绩数据的特征；将PCANet处理后的数据输入到双向门控循环单元神经网络Bi‑GRU层，预测学生的平时成绩，本发明有效地提高了成绩预测的准确度与效率。

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