公开(公告)号：CN118018611A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410126543.1

申请日：2024-01-30

Applicant: 西安理工大学

Inventor： 王磊 ,  朱文倩 ,  李薇 ,  王肖肖 ,  王震楠

IPC: H04L67/61 ,  H04L41/16 ,  G06N3/126 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开的基于偏好多目标优化的云制造服务组合优化选择方法，将云制造服务调度问题构建其多目标优化模型，再将用户对不同服务QoS指标的偏好权重作为间接偏好信息，利用人工神经网络对用户的偏好进行标定得到偏好向量，按照个体与偏好向量之间的角度划分种群，并让不同种群协同进化对模型求解。本发明的基于偏好多目标优化的云制造服务组合优化选择方法，采用进化多目标优化的求解过程，帮助用户找到一组满足其偏好的服务QoS组合，解决云服务组合优化问题，从而提高求解效率。

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

Inventor： 王磊 ,  安远 ,  李薇 ,  王肖肖 ,  朱文倩 ,  王震楠

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。

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

Inventor： 王磊 ,  王肖肖 ,  李薇 ,  朱文倩 ,  安远

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。