公开(公告)号：CN119202565A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411064656.X

申请日：2024-08-05

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 何秀玲 ,  周崇洋 ,  李悦 ,  肖雄 ,  李洋洋 ,  方静 ,  李滢渟 ,  刘晨旭

IPC: G06F18/20 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06Q50/20

Abstract: 一种学习者认知状态识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，学习者认知状态识别方法，包括：获取学习者在多个学习行为过程中的脑电图数据；将预处理后的脑电图数据中每个电极通道的数据划分为多个不同频段的频段数据，对每个电极通道对应的多个频段数据以预设时间窗口进行切分，得到多个时序频段数据，对所有时序频段数据提取多个信号特征；基于提取到的信号特征构建四维时序特征数据；对四维时序特征数据进行融合特征表示，得到融合特征向量；将融合特征向量输入至预训练的认知状态识别模型，得到对学习者的认知状态识别结果。上述学习者认知状态识别方法、装置、电子设备及存储介质可以准确地识别学习者的认知状态。

公开(公告)号：CN115630272A

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN202211329492.X

申请日：2022-10-27

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 方静 ,  袁欢欢 ,  何秀玲 ,  李洋洋 ,  肖雄 ,  周瑞婕 ,  王培泓 ,  秦振邦 ,  崔梦洁 ,  焦晓敏 ,  周崇洋

IPC: G06F18/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种学习者高阶认知活动状态识别方法、装置及系统，确定层级卷积胶囊网络模型；层级卷积胶囊网络模型在原始胶囊网络模型的基础上将所有卷积运算通道方向的卷积核长度增加为预设值，以便每次卷积运算的感受野能够有效捕捉高、低阶认知两种状态下学习者大脑左半球和右半球相应脑电通道的关联特征，以提取表征学习者高阶认知活动状态的有效信息；且所述层级卷积胶囊网络在原始胶囊网络模型的卷积激活模块增加两个卷积层，构建出层级卷积模块，以提取脑电数据不同层次更丰富的特征，以进一步有效捕捉表征学习者高阶认知活动状态的信息；将学习者学习过程中的脑电数据输入到训练好的层级卷积胶囊网络模型，以感知是否处于高阶认知活动状态。