TY -非盟的张Jinqing盟——张Pengchao盟,徐本PY - 2019 DA - 2019/11/11 TI -分析大学生舆论基于机器学习和进化算法SP - 1712569六世- 2019 AB -最近的信息爆炸大学生也有很多负面影响,比如学习分心和成瘾意义和假新闻。为了避免这些现象,有必要验证学生的心境,给他们适当的指导。然而,许多特点,包括主题集中,多方向、低一致性不同样本的利益带来巨大挑战,而利用主流意见挖掘方法。为了解决这个问题,本文提出了一种新的方式使用问卷涵盖学生生活的大多数方面收集全面的信息和饲料到神经网络的信息。与可靠的预测学生的精神状态和意识功能的重要性,学校可以给学生指导与自己的经验,使宏观政策更有效。提出了一种管道来缓解过度拟合训练期间收集到的信息。首先,使用奇异值分解预处理的数据集,包括异常检测和降维。然后,介绍了遗传算法在训练过程中找到恰当的初始参数的网络,并通过这种方式,它可以防止网络陷入局部最小值。的方法计算学生的特性也提出的重要性。实验结果表明,新管道运行良好,并预测新样本的预测具有较高的精度。 The design procedure and the prediction design will provide suggestions to deal with students’ state of mind and the college’s public opinion. SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2019/1712569 DO - 10.1155/2019/1712569 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -