针对高校经济困难学生帮扶人工评审中主观因素影响较大的问题，提出基于IPSO-LSTM的高校贫困生精准资助方法。通过分析学生的基本信息数据和消费行为数据提取多维特征，使用长短期记忆神经网络搭建学生经济困难分类模型；利用粒子群优化算法解决模型参数确定困难的问题，并改进粒子群优化算法，提高算法的参数寻优精度和收敛速度。使用高校真实学生数据对所提方法的有效性和可靠性进行了验证，所提方法能较好完成学生贫困分类识别工作，分类准确率较好。
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