公开(公告)号：CN109559576B

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN201811367002.9

申请日：2018-11-16

Applicant: 中南大学

Inventor： 罗青 ,  邹逸群 ,  郭璠 ,  唐琎 ,  李凡 ,  覃若彬

IPC: G09B5/06 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种儿童伴学机器人及其早教系统自学习方法，自学习方法包括：步骤A10，训练卷积神经网络；步骤A20，采用卷积神经网络对输入的图像提取特征向量；步骤A30，采用乘积量化技术对特征向量分组量化；步骤A40，根据Imagenet数据集生成基准字母表；步骤A50，获取未知的新事物的图像和类别，提取新事物图像的特征向量并分组量化，并在基准字母表中查找匹配的新事物字符串；在联想记忆模型中将新事物字符串与类别匹配连接，实现将新事物学习到早教系统中；步骤A60，获取待识别事物的图像，早教系统识别得到待识别事物的类别。本发明可以实现与儿童一起学习新知识，共同竞赛，提高儿童学习的乐趣。

公开(公告)号：CN109559576A

公开(公告)日：2019-04-02

申请号：CN201811367002.9

申请日：2018-11-16

Applicant: 中南大学

Inventor： 罗青 ,  邹逸群 ,  郭璠 ,  唐琎 ,  李凡 ,  覃若彬

IPC: G09B5/06 ,  G06N3/04

CPC classification number: G09B5/065 ,  G06N3/0454

Abstract: 本发明公开了一种儿童伴学机器人及其早教系统自学习方法，自学习方法包括：步骤A10，训练卷积神经网络；步骤A20，采用卷积神经网络对输入的图像提取特征向量；步骤A30，采用乘积量化技术对特征向量分组量化；步骤A40，根据Imagenet数据集生成基准字母表；步骤A50，获取未知的新事物的图像和类别，提取新事物图像的特征向量并分组量化，并在基准字母表中查找匹配的新事物字符串；在联想记忆模型中将新事物字符串与类别匹配连接，实现将新事物学习到早教系统中；步骤A60，获取待识别事物的图像，早教系统识别得到待识别事物的类别。本发明可以实现与儿童一起学习新知识，共同竞赛，提高儿童学习的乐趣。