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。

公开(公告)号：CN118780353A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410722080.5

申请日：2024-06-05

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 方静 ,  秦振邦 ,  何秀玲 ,  李洋洋 ,  焦晓敏 ,  肖雄

IPC: G06N5/02 ,  G06N3/042

Abstract: 一种基于图神经网络的知识结构预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，该方法，包括：获取用户的学习概念图；计算学习概念图中每个节点的文本分别与专家词典中各文本的文本相似度，获取最大的文本相似度作为每个节点的语义相似度；根据学习概念图中节点的语义相似度和学习概念图的节点结构特征进行图增强表示，得到学习概念图的节点增强表示；将学习概念图的节点增强表示和概念图的邻接矩阵进行串联得到的输入向量输入至基于图神经网络构建的知识结构预测模型，得到用户的知识结构预测结果。上述基于图神经网络的知识结构预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质可以客观、准确、高效地对学习者的知识结构进行预测。