遗传算法优化神经网络的高校贫困生精准认定.pdf

本文探讨了如何利用遗传算法优化的BP神经网络来精准认定高校贫困生的等级。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化技术，常用于解决复杂问题的全局优化。在本研究中，它被用来改进BP神经网络的性能，解决网络在训练过程中可能遇到的收敛速度慢和陷入局部极小值的问题。 BP神经网络是一种反向传播的学习算法，它通过不断调整网络权重来减少预测输出与实际输出之间的误差，以达到对输入数据进行非线性映射的目的。然而，BP网络可能会陷入局部最优，导致预测精度下降。因此，引入自适应遗传算法(AGA)来优化网络参数，可以提高网络的全局搜索能力，帮助找到更优解。 研究中选取了10个关键指标，包括家庭人员情况、父母职业、家庭收入和学生生活费等，作为模型输入，贫困生等级作为输出。这些指标经过量化处理，转化为神经网络可处理的数值形式。通过对历史数据的学习，神经网络能够学习到这些指标与贫困等级之间的复杂关系，并用于预测新样本的贫困等级。 为了评估模型的性能，使用了相对误差百分比、均方根误差和平均绝对误差等评价指标。结果显示，自适应遗传算法优化的BP神经网络模型与传统的BP模型相比，预测贫困生等级的准确性显著提高，相关系数达到0.96，证明了该模型在高校贫困生精准认定中的有效性。 该研究对于提升高校贫困生资助工作的精准性和公正性具有重要意义，特别是在国家提出坚决打赢脱贫攻坚战的背景下，教育扶贫特别是高等教育精准扶贫显得尤为关键。通过科学的数据建模和机器学习方法，可以减少人为因素的干扰，提高贫困生识别的准确性，有助于教育资源的合理分配，确保真正需要帮助的学生得到及时有效的支持。