一种基于改进神经网络的自动优化课程安排方法

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一种基于改进神经网络的自动优化课程安排方法
申请号:CN202410926061
申请日期:2024-07-11
公开号:CN118780552B
公开日期:2025-01-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于改进神经网络的自动优化课程安排方法,S1、获取输入数据;S2、初始化改进神经网络模型,并初步生成课程安排;S3、应用改进遗传算法对初步生成的课程安排进行优化:S4、对优化后的课程安排方案进行可行性验证,确保满足所有约束条件;S5、根据验证结果进行调整,直至生成满足所有约束条件的最优课程安排方案;S6、在课程安排过程中实时监控实际情况的变化,利用改进神经网络模型和优化算法对课程安排进行动态调整;S7、生成最终课程安排方案。本发明通过引入深度学习和优化算法,不仅解决了传统方法的不足,还显著提高了课程安排的效率和准确性。
技术关键词
课程安排方法 神经网络模型 教师 学生 时间段 多头注意力机制 矩阵 最大化资源利用率 资源利用率最大化 遗传算法 线性单元 模块 数据 交叉点 关系 节点 非线性 动态
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