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公开(公告)号：CN110956261A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911096146.X
申请日：2019-11-11
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了评价指标的确定方法及系统，方法包括：获取待评价对象的样本数量、预设评价指标数据及目标评价变量；构建数据操作函数库，用于对预设评价指标数据进行数据处理；构建预设深度的层次模型，确定预设评价指标数据所在的层次节点；获取各预设评价指标数据的操作函数，以及各个预设评价指标数据的预设权重；利用神经网络训练层次模型中的评价指标数据及相应的权重，得到训练后的评价指标及对应的权重；根据训练后的评价指标及对应的权重，确定待评价对象的评价指标及对应的权重和目标评价变量的值。本发明提供的评价指标的确定方法及系统，可以提升构建层次模型的速度以及模型的准确率，可以实现快速对新的应用数据进行复用。
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公开(公告)号：CN110721443A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910927359.6
申请日：2019-09-27
Applicant: 北京师范大学
IPC: A63B24/00 , A61B5/01 , A61B5/0205 , A61B5/04 , A63B22/02
Abstract: 本发明公开了一种基于生理数据交互的跑步辅助方法包括：步骤1.数据采集手环采集并发送用户生理数据信号；步骤2.计算机终端处理用户生理数据信号；步骤3.跑步机根据计算机终端处理后的用户生理数据信号进行调节；步骤4.虚拟现实显示设备根据计算终端下发的信号使用户与虚拟场景进行游戏交互。本发明的技术方案解决现有跑步机技术系统功能单一，交互方式简单问题，增加娱乐性和交互性，使用户快速进入心流状态，增加用户体验，同时排除室内跑步机在主动交互时的安全隐患问题。
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公开(公告)号：CN110378812A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910447450.8
申请日：2019-05-27
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06Q50/20 , G06Q10/04 , G09B5/12 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种自适应在线教育系统及方法，系统包括：教学交互模块、学习状态预测模块以及反馈与推荐模块，其中，教学交互模块获取学生在线的学习状态数据，将学习状态数据发送给学习状态预测模块；学习状态预测模块将学习状态数据输入学习状态预测模型，输出学生当前的学习状态；反馈与推荐模块将学生当前的学习状态输入推荐与反馈模型，生成学习建议及推荐相应的学习资源，发送给教学交互模块进行显示。本发明能根据学生的在线学习状态数据对学生的学习状态进行实时预测与监听，同时根据学习状态的预测结果给与学习者一定的反馈，该反馈包括提示建议以及推荐等，从而对学习者下一步的学习进行指引，帮助学生更好地汲取知识，提升学习效率。
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公开(公告)号：CN104766322B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201510158969.6
申请日：2015-04-03
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明涉及脑血管定量化分析技术领域，具体涉及一种基于测地线的脑血管长度及弯曲度度量方法。本发明提供的基于测地线的脑血管长度及弯曲度度量方法从影像数据中提取出脑血管区域，重构出脑血管表面结构，跟据脑血管连通情况将脑血管网络进行分类，标记每条血管的两个端点，计算出两个端点之间血管段的测地距离、法曲率和测地挠率的信息。本发明基于测地距离的脑血管长度度量，能更好的反映三维空间中脑血管的拓扑结构和真实反映脑血管自身的弯曲程度及形态结构，实现了脑血管长度及弯曲度更为精确的度量，进一步反映了度量只专注于脑血管本身且不依赖于空间坐标这一特性，在医学图像处理、计算几何和计算机图形学等领域具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN109977313A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910245097.5
申请日：2019-03-28
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种学习者模型构建方法、学习资源的推荐方法及系统，通过获取用户在不同学习阶段的监测数据；从监测数据中提取表征用户个性化特征的学习行为数据；根据预设维度及对应的评测指标对用户的学习行为数据进行评测，生成学习者特征数据；利用学习者特征数据构建学习者模型，本发明提供的学习者模型能够全面的刻画学习者的特征，体现学习者的个性化特点。利用基于学习者模型的协同过滤学习资源的推荐方法及系统，根据一定规则将学习者有效学习行为数据转换为学习者在学习行为上对资源的评分，然后对每个行为赋以一定权重，整合获得用户对资源的评分数据，根据评分生成推荐结果，根据推荐结果将学习资源推荐给目标用户，推荐精确度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112434518B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202011379005.1
申请日：2020-11-30
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06F40/216 , G06F40/295 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开了一种文本报告打分方法及系统，对文本报告进行不同粒度识别，并在开头位置进行标记；对文本报告每个词以及添加的标记，基于每个词适用的打分规则进行嵌入式编码得到编码数据；将编码数据作为输入，以标记文本各个词对应评价点得分作为目标值输出，对神经网络模型进行训练得到文本报告打分模型；将待打分报告进行识别标记后输入到打分模型中，输出评价点对应的分数，将所有评价点分数之和作为报告的分数。本发明基于文本粒度等级与指标点分类的组合机制，将规则以编码方式作为输入数据对打分模型进行训练得到打分模型对文本进行打分，有效表征大多数的规则方案，评价时将不同评价点进行分发打分与收集，能极大的提高文本评价时的效率。
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公开(公告)号：CN111938636B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202010725333.6
申请日：2020-07-24
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明涉及人体肌电信号虚拟打击振动反馈系统及反馈信号生成方法，所述系统包括肌肉电信号传感器，振动反馈设备，虚拟现实眼镜设备，虚拟现实场景模块等，所述方法包括：1，构建虚拟现实场景平台,2，肌肉电信号的预处理等，本发明所述方法优越效果在于：用户通过执行正确的敲击姿势时，即在训练初期给定一个规范的敲击姿势，用户能够得到振动反馈会随敲击力量的改变而线性变化，通过使用精简的振动反馈设备，并由相应的振动反馈算法驱动，在训练过程中产生因敲击不同材质的相对应特征的振动反馈，给予用户更高的活动自由度和用户体验。
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公开(公告)号：CN110223553B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910447300.7
申请日：2019-05-27
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种答题信息的预测方法及系统，首先获取答题者信息、题目信息及题目作答信息，将答题者信息、题目信息及题目作答信息输入到DKT模型的输入层，对题目作答信息进行编码，生成答案编码信息；将题目作答信息、题目信息、答题者信息通过DKT模型的中间层对答题者的作答情况进行预测，输出预测结果。本发明在进行答题预测时由于引入答题者和题目自身的特征，使得预测结果的准确率更高，采用了二进制编码的方式，解决原DKT编码方式数据冗余的不足，提高了训练效率。
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公开(公告)号：CN110956274A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911096149.3
申请日：2019-11-11
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种规律探索模型的构建方法及系统，方法包括：获取待进行规律探索的样本数据；获取样本数据的特征数据，并对特征数据进行预处理；基于预处理后的特征数据利用小样本选择器对预设模型库中的模型进行筛选，获取预设数量的模型作为潜在模型；对潜在模型进行交叉验证，获取最佳规律探索模型；对最佳规律探索模型进行训练，获取最终规律探索模型。通过小样本选择器对预设模型库中的模型进行筛选，可以不必遍历模型库中所有的模型，耗时更小；通过对最佳规律探索模型进行训练，可以获取扩展应用性更好的最佳规律探索模型。
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公开(公告)号：CN110223553A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910447300.7
申请日：2019-05-27
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种答题信息的预测方法及系统，首先获取答题者信息、题目信息及题目作答信息，将答题者信息、题目信息及题目作答信息输入到DKT模型的输入层，对题目作答信息进行编码，生成答案编码信息；将题目作答信息、题目信息、答题者信息通过DKT模型的中间层对答题者的作答情况进行预测，输出预测结果。本发明在进行答题预测时由于引入答题者和题目自身的特征，使得预测结果的准确率更高，采用了二进制编码的方式，解决原DKT编码方式数据冗余的不足，提高了训练效率。
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