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公开(公告)号:CN119809889A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411970188.2
申请日:2024-12-30
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06Q50/20 , G06Q10/0639 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开的基于Transformer的学生侧信息融合知识追踪方法,包括构建序列到序列模型,将学生的学习记录序列分离为习题和回答序列;将所得序列嵌入侧信息,得到习题和回答嵌入序列;构建基于掩蔽注意力机制的Transformer模型,将习题嵌入序列输入编码器中,编码器通过多头注意力机制捕捉习题间的关系,再增加非线性特征得到输出#imgabs0#,解码器通过多头注意力机制将回答嵌入序列与输出#imgabs1#结合并捕捉习题与回答之间的关系,再增加非线性特征得到解码器输出;生成学生做对习题的预测概率。本发明更全面的构建了学生的知识水平,提高了对学生知识状态预测的准确性。
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公开(公告)号:CN117973654A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202410089480.7
申请日:2024-01-22
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06Q10/047 , G06F18/22 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开的基于进化多目标优化的邮件投递路径优化方法,首先以最小化投递员的行驶距离、最小化投递时间以及最小化成本定义多个目标函数,然后根据目标函数初始化种群以及分布参考向量,最后进行种群的迭代优化。本发明的关键在于每个参考向量仅关联一个个体,个体根据参考向量的引导搜索目标空间,并且在搜索过程中,为种群中的每个个体分配更新标志,通过更新标志选择目标个体和亲本,每次只考虑一个个体的更新。此外,通过子代的评分更新目标个体,在每个邻域中设置单独的领导个体,根据子代评分的差异选择相应的迁移方法,在保持多样性的情况下,尽可能地保留收敛性好的个体,有效解决了现有邮件投递路径优化问题方案求解多样性差的问题。
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公开(公告)号:CN117874353A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410141161.6
申请日:2024-01-31
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06N7/01 , G06N5/04 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开的基于动态知识状态的自适应学习资源推荐方法,包括以下步骤:步骤1、通过考虑题目本身难度和层次化的知识概念难度来评估试题客观难度;步骤2、基于试题客观难度的评估结果评估学习者主观难度感受;步骤3、基于学习者主观难度感受的评估结果,评估学习者的动态知识状态,并通过考虑遗忘因素更新学习者的动态知识状态;步骤4、采用牵引机制弥合学习者当前知识状态与下一个输入试题难度之间的差距,匹配适当难度的题目给学习者,实施自适应学习资源推荐。本发明通过考虑客观试题难度和学习者的主观难度感受动态地调整学习者的知识状态,使推荐的试题和学习者的知识状态保持一致,达到个性化的学习资源推荐。
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