[发明专利]一种学生学习行为分析干预方法、装置及系统在审
| 申请号： | 201811582549.0 | 申请日： | 2018-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN109859078A | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 刘士军;杨震;刘英杰;徐奎;魏蕊蕊;郭芳芳;潘丽;武蕾;杨承磊 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06Q50/20 | 分类号： | G06Q50/20;G06K9/62;G06K9/00;G06T7/20;G08B21/18;G06F16/182 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 杨哲 |
| 地址： | 250101 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种学生学习行为分析干预方法、装置及系统，该方法包括：接收课堂中实时的学生视频数据和环境数据，进行预处理，提取学生视觉特征和空气成分特征；将学生行为特征和空气成分特征合并为新的特征向量，利用人工神经网络分析和处理进行特征融合，得到实时的特征融合数据，并存储于历史数据库；通过神经元网络算法对历史数据库数据学习训练，进行空气状况与学生状态关联的数据分析，形成正常值模型；结合实时的特征融合数据计算当前空气状况与学生状态的期望值，并与实时的特征融合数据进行比较，判断实时数据为正常数据或异常数据，完成学生学习行为分析，并根据分析结果调整环境数据进行干预。 | ||
| 搜索关键词： | 特征融合 行为分析 学生学习 历史数据库 装置及系统 成分特征 环境数据 空气状况 学生状态 干预 人工神经网络分析 预处理 神经元网络算法 实时数据 数据分析 数据计算 数据学习 特征向量 行为特征 学生视觉 学生视频 异常数据 正常数据 存储 关联 课堂 合并 学生 | ||
【主权项】：
1.一种学生学习行为分析方法，其特征在于，该方法包括：接收课堂中实时的学生视频数据和环境数据；所述环境数据包括温湿度数据和空气成分数据；对视频数据和环境数据进行预处理，提取学生视觉特征和空气成分特征；将学生视觉特征和空气成分特征合并为新的特征向量，利用人工神经网络分析和处理进行特征融合，得到实时的特征融合数据，并存储于历史数据库；通过神经元网络算法对历史数据库数据学习训练，进行空气状况与学生状态关联的数据分析，形成正常值模型；将正常值模型结合实时的特征融合数据计算当前空气状况与学生状态的期望值，并与实时的特征融合数据进行比较，判断实时数据为正常数据或异常数据，确定学生行为处于学习状态或非学习状态，完成学生学习行为分析。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于山东大学，未经山东大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811582549.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种基于网络实现的信息委托传递方法
- 下一篇：一种互动式微课制作系统
