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申请/专利权人：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。
主权项：1.一种基于神经网络模型识别问卷不认真作答的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：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，人为生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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院心理研究所 一种基于神经网络模型识别问卷不认真作答的方法
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