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，由高校的计分标准得出考生的综合成绩，并对所有考生的综合成绩进行排名，根据排名以及高校的预录取人数确定考生在该校“三位一体”招生中的录取概率。本发明有效实现三位一体招生录取概率预测。

一种基于神经网络的三位一体招生录取概率预测方法，包括以下步骤：1)关联分析，在这六门科目中选择其中的三门课参加考试，在考生对这6门课的选择中进行关联度分析的步骤如下：1.1)收集、准备数据；1.2)问题描述；1.3)使用Apriori算法简化计算；1.4)使用Apriori算法发现频繁集；1.5)挖掘关联规则；2)神经网络的预测模型；4)录取概率：根据会考成绩、选考成绩以及上述神经网络预测得出的复试成绩

一种基于神经网络的三位一体招生录取概率预测方法具有一定的应用前景，特别是在教育领域。以下是一些可能的应用方向和前景：

辅助招生决策：该方法可以帮助学生和家长更好地了解自己被录取的概率，从而做出更明智的报考决策。学校也可以利用该方法进行招生规划和资源分配。

个性化推荐：根据学生的成绩、兴趣爱好等因素，结合录取概率预测，为学生提供个性化的报考建议和院校推荐。

教育数据分析：通过对大量招生数据的分析，深入了解招生规律和学生特征，为教育政策制定和教育质量提升提供依据。

招生机构评估：利用预测结果，对不同招生机构的录取标准和效果进行评估，为学校改进招生工作提供参考。

教育科技产品开发：将该预测方法集成到相关的教育科技产品中，为学生和家长提供便捷的录取概率预测服务。 然而，在实际应用中，需要注意以下几点：

浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。

录取概率：根据会考成绩、选考成绩以及上述神经网络预测得出的复试成绩，由高校的计分标准得出考生的综合成绩，并对所有考生的综合成绩进行排名，根据排名以及高校的预录取人数确定考生在该校“三位一体”招生中的录取概率。本发明有效实现三位一体招生录取概率预测。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。