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公开(公告)号：CN112818100B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202110128081.3
申请日：2021-01-29
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/335 , G06F16/383 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种融合题目难度的知识追踪方法及系统。该方法包括步骤：获取t时刻学习者回答的题目qt、答案rt和学习者在回答该问题时的交互信息；获取概念矩阵Mk和t时刻的概念掌握矩阵 根据交互信息计算题目难度dt；获得题目qt与第i个概念的相关度wt(i)；计算获得学习者对题目qt相关的概念的总体掌握程度kst；输出学习者回答题目qt的预测正确率prt以及题目qt对学习者的预测难度pdt；训练预测模型，训练目标是最小化预测正确率prt和答案rt间的差异以及预测难度pdt和题目难度dt间的差异；更新下一个时间步长的概念掌握矩阵本发明在预测学习者正确率的同时，还预测题目对学习者的难度，增强了模型在学习者知识掌握状态方面的表示。
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公开(公告)号：CN114117171B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202111356161.0
申请日：2021-11-16
Applicant: 华中师范大学 , 北京暗能量软件有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于赋能思维的工程档案智能收整方法及系统，包括智能收集、智能分类、智能鉴定、智能组卷、智能编目及智能签证六个步骤，智能收集步骤包括自动接收、智能审核及自动登记；智能分类步骤包括归属类目划分和分类号确定；智能鉴定步骤包括保管期限划分与密级鉴定；智能组卷步骤包括智能辅助组卷、案卷排序与卷内文件排序；智能编目步骤包括自动生成页码和档号；智能签证步骤包括签证智能办理与签字智能鉴定。该方法主要面向工程档案收整工作的智能化，通过对实际问题进行挖掘，分析重点需求，主要融合数据、技术与知识等赋能要素，确保工程档案收整规范性，并有效提升工程档案的收整效率。
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公开(公告)号：CN113361685B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110572170.7
申请日：2021-05-25
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明提供一种基于学习者知识状态演化表示的知识追踪方法及系统，该方法包括：获取统计的多个学习者对多个知识点样本的认知数据集；生成学习者的知识状态表示，搭建知识追踪模型；生成学习者的未来答题表现的预测值，搭建的知识追踪模型中，贝叶斯知识追踪算法的输入是状态矩阵，输出是学习者的未来答题表现的预测值；生成演化项；将演化项纳入损失函数并最优化，知识追踪模型的训练目标是生成准确的学习者未来答题表现的预测值，并且准确建模知识状态的平缓变化，该目标通过定义损失函数来具化的。
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公开(公告)号：CN109635849A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811401683.6
申请日：2018-11-22
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6223 , G06Q50/205
Abstract: 本发明提供一种基于三支c‑means决策的目标聚类方法及系统，属于机器学习聚类技术领域。本发明将一个簇建模为positive域、boundary域和negtive域，依据簇的中心点与目标数据之间的相对关系将目标数据分配到簇的不同域，任何只要存在聚类边界不明确的问题均可适用该方法，适用面广，聚类效果好。进一步地，在簇的中心点计算中，根据目标所属的positive域和boundary域的数量来决定其权重，而非使用经验权重，可更加有效地对目标进行聚类分析。
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公开(公告)号：CN104866835A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510291887.9
申请日：2015-06-01
Applicant: 华中师范大学
CPC classification number: G06K9/00355 , G06F3/017 , G06K9/6269
Abstract: 本发明提供一种手势识别方法，具体为：(1)预先利用手势样本集训练超球；(2)从待识别手势图像中提取特征作为测试点；(3)计算测试点与各超球的球心的距离平方值，若距离平方值小于等于某一超球分类器的球半径平方值，则该超球包含该测试点，记包含该测试点的超球个数为d；(4)对测试点分类：若d＝0，则寻找距离测试点最近的超球球心，测试点属于该超球对应的手势类别；若d＝1，则测试点属于该超球对应的手势类别；若d＞1时，则采用相对径向距离判定类别。本发明通过基于相对径向距离的超球支持向量机来确定手势特征空间中点的归属，从而得到不同的点的类别，具有相同归属的点被划分到同一个类别中，提高了分类准确性,具有更好的通用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111047482B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN201911115390.6
申请日：2019-11-14
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06Q50/20 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于层次记忆网络的知识追踪系统，包括控制器组件、层次记忆组件、读头和写头组件，读头和写头组件设置在控制器组件和所述层记忆组件之间，读头和写头组件用于将控制器组件处理后的输入信息写入到所述层次记忆组件存储更新；层次记忆矩阵组件包括工作存储单元、长期存储单元、分割模块和衰减模块，分割模块用于将输入的信息分为工作记忆信息和长期记忆信息分别存入到工作存储单元和长期存储单元，衰减模块用于将存入长期存储单元的长期记忆信息进行衰减后存入到长期存储单元。本发明的基于层次记忆网络的知识追踪系统，模拟人类长期记忆和短期记忆的模式，对输入的知识信息进行分类衰减存储，使得预测更准确。
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公开(公告)号：CN113361685A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110572170.7
申请日：2021-05-25
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明提供一种基于学习者知识状态演化表示的知识追踪方法及系统，该方法包括：获取统计的多个学习者对多个知识点样本的认知数据集；生成学习者的知识状态表示，搭建知识追踪模型；生成学习者的未来答题表现的预测值，搭建的知识追踪模型中，贝叶斯知识追踪算法的输入是状态矩阵，输出是学习者的未来答题表现的预测值；生成演化项；将演化项纳入损失函数并最优化，知识追踪模型的训练目标是生成准确的学习者未来答题表现的预测值，并且准确建模知识状态的平缓变化，该目标通过定义损失函数来具化的。
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公开(公告)号：CN112818100A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110128081.3
申请日：2021-01-29
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/335 , G06F16/383 , G06Q10/04 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种融合题目难度的知识追踪方法及系统。该方法包括步骤：获取t时刻学习者回答的题目qt、答案rt和学习者在回答该问题时的交互信息；获取概念矩阵Mk和t时刻的概念掌握矩阵根据交互信息计算题目难度dt；获得题目qt与第i个概念的相关度wt(i)；计算获得学习者对题目qt相关的概念的总体掌握程度kst；输出学习者回答题目qt的预测正确率prt以及题目qt对学习者的预测难度pdt；训练预测模型，训练目标是最小化预测正确率prt和答案rt间的差异以及预测难度pdt和题目难度dt间的差异；更新下一个时间步长的概念掌握矩阵本发明在预测学习者正确率的同时，还预测题目对学习者的难度，增强了模型在学习者知识掌握状态方面的表示。
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公开(公告)号：CN102385439A
公开(公告)日：2012-03-21
申请号：CN201110321627.3
申请日：2011-10-21
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种用于电子白板的人机手势交互系统，包括用于采集手势图像的摄像头、用于对手势图像作图像预处理的手势获取模块，用于对预处理后的手势图像提取图像特征，并利用数据样本训练支持向量机对图像特征分类从而识别出手势的手势识别模块，以及用于将识别出的手势转化为电子白板指令的指令转换模块，本发明提供了手势与电子白板指令交互的可配置框架，该框架的功能是使手势与电子白板指令相互映射且易于配置。同时，应用本发明，教师和学生不需要处于电子白板和投影仪之间，不会在电子白板上造成阴影，还可供若干人同时使用电子白板，增强教学交互性，方便教师和学生的参与。
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公开(公告)号：CN205177198U
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201520971718.5
申请日：2015-11-28
Applicant: 华中师范大学
IPC: G09B7/02
Abstract: 本实用新型提供了一种线下转线上的阅卷系统，包括计算机、纸质答题卡、电子化设备、阅卷设备和显示设备，其中，电子化设备的输出端连接计算机的输入端，电子化设备用于将所述纸质答题卡携带的答题信息转化为电子数据传送给计算机；阅卷设备连接计算机，阅卷设备用于对电子答题信息进行阅卷并将阅卷结果传送给计算机；计算机的输出端连接至显示设备的输入端，计算机用于将阅卷结果显示于显示设备。本实用新型将线下学习数据转化为线上学习数据，并适应老师传统的作业试卷批改方式，提高了阅卷效率，为共享网上海量知识资源和计算机智能计算与分析功能提供了可能。
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