[发明专利]基于卷积神经网络的学生学习情绪的识别方法在审
| 申请号： | 202110813338.9 | 申请日： | 2021-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN113657168A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 张彤;刘娇娇;朱磊;姬文江;王一川;金楠 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 韩玙 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的学生学习情绪识别方法，通过卷积神经网络模型对学生表情进行分类，根据表情将学生学习情绪划分为积极情绪和消极情绪，并将学生信息和情绪信息进行存储，可以将学生的学习情绪反馈给教师，家长和学生，可以解决学生情绪不易感知的问题，对教师优化课堂设置，关注学生学习情绪提供支持，对保证课堂效果起着积极作用，另一方面可以为在线学习检测学生投入度提供支持，有助于教育者调整教学策略，学习者调整学习状态。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 学生 学习 情绪 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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