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[发明专利]评分方法、装置和电子设备-CN201911163381.4有效
发明人：黄涛;张浩;刘三女牙;杨宗凯;杨华利;王一岩 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供了一种评分方法、装置和电子设备；包括：获取待评分文本和预设的标准文本；提取特征数据；将特征数据输入至预先设定的相似度分析模型中，得到待评分文本和标准文本的相似度数据；计算待评分文本和标准文本的检索相似度；根据语义相似度、文本相似度和检索相似度，确定待评分文本的评分。该方法分别提取待评分文本和标准文本的特征数据，输入至相似度分析模型中，得到语义相似度和文本相似度，计算待评分文本和标准文本的检索相似度，根据语义相似度、文本相似度和检索相似度，确定待评分文本的评分。该方式中，不仅考虑了文本特征，还考虑了语义特征，根据检索相似度确定待评分文本的评分，可以减少评分时间，增加评分的可靠性。
评分方法装置电子设备

[发明专利]一种面向多属性连续化评估的多标签分类建模的认知诊断方法-CN202310631847.9在审
发明人：黄涛;洪永超;耿晶;杨华利;胡盛泽;张浩;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明属于教育数据挖掘领域，提供一种面向多属性连续化评估的多标签分类建模的认知诊断方法，包括：(1)特征提取；(2)通过交互函数融合提取到的学生特征、试题特征和知识点特征，获得特征表征向量；(3)通过BERT模型进行预训练获得文本特征，并且将文本特征与获得的特征表示向量结合，得到最终的学生输入表征向量；(4)利用神经网络结构建模诊断算法，将获得的最终的学生输入表征向量作为网络结构的输入，输出学生属性掌握状态；(5)收集数据集，训练神经网络结构，诊断学生属性掌握状态。本发明认知诊断方法融合多模态数据信息，基于神经网络连续化诊断学习者的多属性掌握状态，具备可解释性。
一种面向属性连续评估标签分类建模认知诊断方法

[发明专利]一种基于记忆网络的可解释动态认知诊断方法-CN202310640694.4在审
发明人：黄涛;杨凯;耿晶;杨华利;胡盛泽;张浩;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明属于教育数据挖掘领域，提供一种基于记忆网络的可解释动态认知诊断方法，包括以下步骤：(1)构建基于记忆网络的可解释动态认知诊断框架；(2)利用记忆网络结构更新知识熟练程度；(3)将学生特征和试题特征进行融合；(4)利用神经网络结构建模诊断算法，将步骤(3)获得的最终输入表征向量作为网络结构的输入，输出学生作答结果；(5)预测学生作答反应以及分析知识熟练程度变化情况。本发明方法从多个角度初始化学习者的学习诊断，以提高模型可解释性，同时，利用记忆网络在知识状态层面构建学习者知识熟练程度的迁移表示，不仅提高了推断学习者动态知识熟练程度的精度，而且增强了捕获试题序列中长期依赖性的能力。
一种基于记忆网络可解释动态认知诊断方法

[发明专利]一种基于异构实体多关联图表征学习的知识追踪方法-CN202310557431.7在审
发明人：黄涛;陈津津;杨华利;胡盛泽;耿晶;张浩;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明涉及教育大数据挖掘领域，提供一种基于异构实体多关联图表征学习的知识追踪方法，包括以下步骤：(1)异构实体多关联图表征学习；(2)基于关联注意力机制的知识传播；(3)基于双重LSTM的多源知识状态学习。本发明方法综合利用异构图构建、节点信息聚合等技术方法，系统地对试题和概念之间的知识关联进行信息整合，全面考虑异构实体间的多关联，包括试题和概念之间的先决关联、相似关联和相关关联，从而提高试题表征的准确性，进一步科学、全面地对学习者学习情况进行预测，辅助教师进行精准教学。
一种基于实体关联图表学习知识追踪方法

[发明专利]水产养殖兽药残留和致病菌在线检测设备、方法、系统-CN202310139178.3在审
发明人：万鸿飞;杨华利;黄国梁;刘佳;陈晨;李林 -专利权人：无锡中德伯尔生物技术有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01N35/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种水产养殖兽药残留和致病菌在线检测设备、方法、系统，包括样品池，存储箱，移液机构，检测箱，控制箱，一体机。本发明集采样、检测于一体，用于在线检测养殖环境中兽药残留和致病菌的一套无人值守系统，从很大程度上解决周期长、准确率低的问题，结合自动化处理、自动化检测以及高灵敏度的传感器技术，实时监测水质参数，让监管单位可以在手机和电脑端随时对水产养殖中水质进行监控，做到源头控制，对水产病害进行及时防治。
水产养殖兽药残留致病菌在线检测设备方法系统

[发明专利]带自动推卡功能的胶体金卡恒温恒湿保存设备及方法-CN202310355908.3在审
发明人：万鸿飞;杨华利;黄国梁;刘佳;袁杰;陈晨;李林 -专利权人：无锡中德伯尔生物技术有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： B65D81/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种带自动推卡功能的胶体金卡恒温恒湿保存设备及方法，包括容器，容器内装配有：控温设备，用于在容器关闭时控制容器的温度；除湿设备，用于在容器关闭时控制容器内的湿度；卡盒切换模块，包括用于盛放不同卡盒的盛放箱、连接于盛放箱的切换器，切换器能够控制盛放箱的位置，以使不同的卡盒位于推出位置；推卡模块，正对于推出位置，并将位于推出位置的卡盒内的胶体金卡推出。本发明胶体金卡保存及自动推卡设备，实现了胶体金卡长期保存及使用时自动推卡功能，能实现对设备内的温度、湿度控制以及实时温湿度查询，有效减小胶体金卡因保存环境变化导致检测结果不准确或者胶体金卡失效情况，自动化程度高，可靠性高，可操控性强。
自动功能胶体金卡恒温保存设备方法

[发明专利]一种多通道自动采样设备和方法-CN202310180261.5在审
发明人：万鸿飞;杨华利;黄国梁;刘佳;陈晨;李林 -专利权人：无锡中德伯尔生物技术有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G01N1/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种多通道自动采样设备和方法，包括控制阀模组，包括若干个控制阀，每一个控制阀的一端分别连接于一个样品池、另一端共同连接于多合一模组，使得控制阀模组将不同样品池的样品液输送到多合一模组；多合一模组，用于接收不同样品池的样品液并输送到样品瓶；样品瓶，上端连接至多合一模组用于接收样品液、上端还连接至检测工位用于输送待检测的样品液、下端连接至排水组件用于排出多余的样品液；控制板用于控制抽样、取样、排样。本发明将便携式和固定式两种仪器的有点结合在一起，可以对所有池塘的水质进行监测，又可以在一定程度上大大的降低成本和减小使用空间，全程自动控制采样和检测，并且可以自动切换需要检测的池塘。
一种通道自动采样设备方法

[发明专利]一种基于对比学习与记忆机制的知识追踪方法-CN202211312281.5在审
发明人：黄涛;胡俊杰;杨华利;耿晶;胡盛泽;张浩;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06N3/088 文献下载
摘要：本发明涉及教育大数据挖掘、对比学习与学生行为建模领域，提供一种基于对比学习与记忆机制的知识追踪方法，包括：(1)实现序列增强表征；(2)建模知识更新过程；(3)预测学生未来学习表现。本发明利用对比学习、自然语言处理、卷积神经网络、时间序列建模等技术方法，基于信息加工模型，系统地对学生行为模式进行深入挖掘，能够科学、全面地建模学生知识状态的变化过程，对学生学习情况进行预测。
一种基于对比学习记忆机制知识追踪方法

[发明专利]一种选项价值增强的多任务知识追踪方法-CN202211311803.X在审
发明人：黄涛;欧鑫佳;胡盛泽;杨华利;徐卓然;张浩;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及教育数据挖掘、深度学习与知识追踪领域，提供一种选项价值增强的多任务知识追踪方法，包括：(1)选项价值计算与特征嵌入；(2)混合专家集成；(3)注意力门控选择；(4)多任务预测。本发明利用时间序列建模、多任务学习等技术方法，采用选项价值来表示部分或全部知识，同时对学生知识状态进行建模，使学生的学习状态更加符合真实学习场景，辅助个性化教学。
一种选项价值增强任务知识追踪方法

[实用新型]一种爬架预留洞封堵装置-CN202222316266.X有效
发明人：杨伟乐;曹恒军;杨华利;吴帅旗;师飞;王亮 -专利权人：中建七局第四建筑有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： E04G23/02 文献下载
摘要：本实用新型提供一种爬架预留洞封堵装置，属于建筑工程技术领域，该爬架预留洞封堵装置，包括墙；螺栓孔，螺栓孔开设于墙的一侧端，螺栓孔的圆周内壁滑动连接有橡胶塞，螺栓孔和橡胶塞的内表面均灌输有发泡胶；连接圆板，连接圆板粘接于橡胶塞的一侧端，连接圆板的两侧端均固定连接有连接壳，墙的一侧端固定连接有两个固定壳；两组连接机构，每组连接机构均包括：固定板，固定板滑动连接于连接壳的内表面，固定板的一侧端固定连接有滑动板，滑动板滑动连接于连接壳和固定壳的内表面；施工工序少，工序简单，能提高施工进度，操作简单，能提高工人施工效率，减少封堵成本，且不易因封堵问题导致外墙渗漏。
一种预留封堵装置

[发明专利]一种面向长周期测评的认知诊断方法-CN202210630251.2在审
发明人：黄涛;耿晶;杨凯;田刚鸿;杨华利;胡盛泽;张浩;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明属于教育数据挖掘领域，提供一种面向长周期测评的认知诊断方法，包括：(1)构建面向长周期测评的认知诊断框架；(2)融合提取到的学生特征、试题特征、交互特征和时序特征，获得最终的输入表征向量；(3)利用神经网络结构建模诊断算法，将步骤(2)获得的最终输入表征向量作为网络结构的输入，输出学生作答结果；诊断算法由神经网络结构与损失函数构成；(4)收集数据集，训练网络结构，预测学生作答反应；(5)根据具体应用场景，设计认知诊断系统获得学生的诊断报告。本发明方法分别满足不存在长周期测评数据积累的单次教育测量需求和有长周期测评数据积累的教育诊断需求，较好的解决了教育数据形式变化带来的新问题。
一种面向周期测评认知诊断方法

[发明专利]一种基于试题异构图表征与学习者嵌入的知识追踪方法-CN202110596094.3有效
发明人：黄涛;杨华利;黎芝;梁梦依;耿晶;张浩;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2021-05-29 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及教育大数据挖掘、图神经网络与学习者行为建模领域，提供一种基于试题异构图表征与学习者嵌入的知识追踪方法，该方法采用深度学习领域中的异构图神经网络技术来表征试题的多维特征，同时，结合项目反应理论对复杂的学习者特征建模，采用聚类等方式捕获学习者的能力特征；最后将试题与学习者混合特征融合至传统知识追踪模型，实现针对不同学习者群体的知识追踪与学习者表现预测。本发明能够科学、全面地对学习者学习情况进行预测，达到辅助教师进行精准教学的目的。
一种基于试题构图表征学习者嵌入知识追踪方法

[发明专利]一种面向时空演变的知识技能动态诊断方法-CN202110596095.8有效
发明人：黄涛;杨华利;谢和坤;黎芝;耿晶;张浩;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2021-05-29 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于教育数据挖掘领域，提供一种面向时空演变的知识技能动态诊断方法，本发明方法首先需根据资源特征构建知识异构图，其次在时间与空间维度上动态更新学习者的知识技能状态，以此来预测学习者的未来表现和诊断学习者的知识掌握情况。本发明方法综合利用大数据技术、深度学习以及自然语言处理技术，从时间和空间对学习者的知识点建模，通过引入学习特征和遗忘特征来影响学习者的知识状态，以及提出时空级联操作来更新学习者的知识结构，能较科学、全面地对学习者的知识技能进行诊断和对学习者未来表现进行预测，对技能掌握低的知识点进行个性化推荐练习和对未来表现不好的进行个性化教学。
一种面向时空演变知识技能动态诊断方法

[发明专利]一种基于外部注意力机制的知识追踪方法及系统-CN202210307246.8在审
发明人：黄涛;耿晶;王艳;杨华利;张浩;胡盛泽 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及知识追踪领域，提供一种基于外部注意力机制的知识追踪方法及系统。本发明方法通过建立多头外部注意力编码器和解码器神经网络，计算当前时间序列中的习题和习题对应的知识组件的外部注意力知识追踪的参数，利用外部注意力知识追踪模型计算学生者关于当前时间序列对应的习题答题结果正确的概率预测值，通过对比知识追踪数据集中当前时间序列的习题答题结果的真实值，得到与当前时间序列对应的外部注意力机制神经网络模型的损失函数，通过回溯算法得到权重参数的优化值；从而实现学习者对当前习题的作答情况的状态预测，筛选出学生未掌握的题目，有助于学习者的针对性学习。
一种基于外部注意力机制知识追踪方法系统

[发明专利]一种面向学习轨迹的细粒度知识追踪方法-CN202210326235.4在审
发明人：黄涛;胡盛泽;耿晶;杨华利;张浩;陈玉琦;徐卓然 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明涉及教育大数据挖掘、知识追踪领域，提供一种面向学习轨迹的细粒度知识追踪方法，包括：(1)构建面向学习轨迹的细粒度知识追踪框架；(2)通过学习轨迹中的历史交互获得学习者的历史潜在知识状态；(3)通过学习轨迹中的当前交互获得学习者的当前潜在能力表示；(4)当前反应状态的细粒度预测。本发明利用多头自注意力网络、多任务预测、时间序列建模等技术方法，对学习者的学习轨迹进行建模，追踪学习者的知识状态和预测学习者的未来表现，辅助精准教学和个性化学习的开展。
一种面向学习轨迹细粒度知识追踪方法

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