发明

一种基于神经网络模型识别问卷不认真作答的方法2024

2024-10-30 12:27:28 发布于四川 5
  • 申请专利号:CN202411109638.9
  • 公开(公告)日:2024-10-29
  • 公开(公告)号:CN118861825A
  • 申请人:中国科学院心理研究所
摘要:本发明公开了一种基于神经网络模型识别问卷不认真作答的方法,将作答问卷所得真实数据以数组形式存入数据集,并将单列分类变量转换为哑变量;生成噪音数据,将真实数据和生成的噪音数据合并后随机打乱,可以人为生成形成带有标签数据的数据集合,随机选出训练用和测试用的输入数据、标签数据;根据选出的输入数据、标签数据,构建用于识别问卷不认真作答的神经网络识别模型;将新的作答问卷数据输入所构建的神经网络识别模型中进行识别,识别出作答问卷中不认真作答数据。本发明所采用的基于神经网络模型的识别问卷不认真作答的方法,能快速、准确、有效地识别出不认真填写的问卷,从而筛选出可以利用的有效问卷数据。

专利内容

本发明公开了一种基于神经网络模型识别问卷不认真作答的方法,将作答问卷所得真实数据以数组形式存入数据集,并将单列分类变量转换为哑变量;生成噪音数据,将真实数据和生成的噪音数据合并后随机打乱,可以人为生成形成带有标签数据的数据集合,随机选出训练用和测试用的输入数据、标签数据;根据选出的输入数据、标签数据,构建用于识别问卷不认真作答的神经网络识别模型;将新的作答问卷数据输入所构建的神经网络识别模型中进行识别,识别出作答问卷中不认真作答数据。本发明所采用的基于神经网络模型的识别问卷不认真作答的方法,能快速、准确、有效地识别出不认真填写的问卷,从而筛选出可以利用的有效问卷数据。G06F18/241(2023.01);G06F16/35(2019.01);G06N3/0464(2023.01);G06N3/08(2023.01)

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