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
系统为您推荐了相关专利信息
三维点云模型
三维模型
电力网络拓扑
风险评估模型
植被
智能优化控制方法
粒子群算法
反馈复合控制
搜索优化算法
融合深度学习
作业规划方法
飞行路径规划
无人机
高分辨率遥感图像
农田边界