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一种基于多粒度数据融合的学习投入状态评估方法

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成果类型:
专利
发明/设计人:
杨宗凯;杜旭;李浩;张利钊;谢艺乾
申请/专利权人:
华中师范大学
专利类型:
发明
语种:
中文
申请时间:
2022.11.30
申请/专利号:
CN202211519389.1
公开时间:
2023.04.04;2024.01.16
公开号:
CN115906002A;CN115906002B
申请地区:
430079 湖北省武汉市洪山区珞喻路152号
代理人:
张晓博
机构署名:
本校为其他完成单位
摘要:
本发明属于计算机应用技术领域,公开了一种基于多粒度数据融合的学习投入状态评估方法,通过构建学习多模态数据采集系统,采集线上或线下学习过程中的多模态数据,再对不同模态数据进行预处理和特征提取;针对不同粒度数据融合的问题,采用异步处理的思路,提出多模态数据融合方法;对预处理和特征抽取后的数据集进行划分,形成训练集和验证集;构建基于异步融合方法的学习状态评估模型。本发明的多模态学习数据多粒度处理方法,在融合多粒度的多模态数据时采用异步处理的方式,考虑不同模态数据间相互关系的同时保留所有粒度数据的时序信息,从而提升学习状态识别模型的准确率和稳定性,通过...

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