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公开(公告)号:CN119106347A
公开(公告)日:2024-12-10
申请号:CN202411075870.5
申请日:2024-08-07
Applicant: 佳木斯大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F40/284 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的数学试题知识点自动标注方法,属于数学智能教学技术领域,方法包括数据准备、文本预处理、数据结构转换、自动标注模型构建、模型优化和标注结果生成。本发明采用双向长短期网络模型进行自动标注模型构建,通过双向结构更全面地理解数学试题中的上下文信息,有效处理长距离依赖问题,对复杂知识点进行准确标注,增强方法整体的可靠性;采用改进的粒子群优化算法进行参数调优,通过引入分布估计算法,有效避免陷入局部最优,提升全局搜索能力和收敛速度,使模型在多样化的数学试题上表现更优,增强了参数调优的适应性,从而提高模型性能,使得数学试题知识点自动标注更加高效和准确,增强了方法整体的实用性。
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公开(公告)号:CN202443303U
公开(公告)日:2012-09-19
申请号:CN201120549077.6
申请日:2011-12-23
Applicant: 佳木斯大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本实用新型涉及一种行走机械交叉算法远程实时故障诊断装置,它由:机械设备、转速传感器、压力传感器、振动传感器、声音传感器、位移传感器、数据采集卡、主控制器、信号发射器、无线通信设备、网络连接设备、远程故障诊断服务器、显示器、键盘、基于交叉算法的数据处理系统、专家系统构成。机械设备分别与转速传感器、压力传感器、振动传感器、声音传感器、位移传感器相连接,再分别依次与数据采集卡、主控制器、信号发射器、远程故障诊断服务器、基于交叉算法的数据处理系统、专家系统相连接,远程故障诊断服务器分别与网络连接设备、无线通信设备、显示器相连接。该产品结构简单,诊断故障反馈及时,测量精度高,误差小。
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