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公开(公告)号：CN109282818A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811343671.2
申请日：2018-11-13
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 一种具有发育机制的移动机器人路径规划方法，属于移动机器人路径规划领域。首先对方法进行初始化，包括定义移动机器人可感知离散状态集、可输出动作集、有效动作空间集、潜在动作关系集等，之后感知机器人当前状态并计算当前状态取向值，计算移动机器人动作空间探索率，依概率或对剩余动作空间进行探索或对有效动作空间进行学习，在探索剩余空间情况下判断是否扩展发育，在有效动作空间学习情况下判断是否缩减发育，不断重复以上步骤直至达到学习设定最大步数。本发明提高了移动机器人对环境的学习速度，能够使机器人更快习得到达目标的有效路径，其次，提高了移动机器人的学习稳定性，能够使机器人最终稳定在目标点附近，不再发生偏离。
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公开(公告)号：CN118938750A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411113345.8
申请日：2024-08-14
Applicant: 北方工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本申请公开了一种网络化多智能体系统主动容错预测控制方法、设备及产品，涉及容错预测领域，该方法中云服务器侧的改进自适应卡尔曼滤波观测器被应用于估计系统状态及执行器故障，并将其发送给时延补偿器，时延补偿器则根据时延补偿策略，在各个智能体执行器中依据实时通信约束，在可用的最新预测控制命令数据包中选择正好能够弥补实时通信约束的控制信号，并将其发送给执行器。本申请能够实现网络化多智能体系统的协同输出跟踪。
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公开(公告)号：CN115438152B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211113468.2
申请日：2022-09-14
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多神经网络与知识图谱的简答题评分方法及系统，该方法包括：根据原始学科知识点图谱中知识点及知识点关系得到多个初始三元组，对知识点关系进行聚类；将目标学科知识语料作为样本，将聚类后知识点及其关系三元组作为标签对神经网络模型进行训练，得到知识点关系提取网络模型；根据目标学科知识语料得到当前学科知识点关系图神经网络；根据题目、标答和应试者作答内容分别生成题目、标答和作答内容知识点关系图谱借助图神经网络进行区域匹配，进行综合评分；根据题目类型选择评分策略，得到评分结果。本发明综合考虑题目类型、标答评分点匹配和相关学科知识的内在逻辑关系，评分结果更准确。
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公开(公告)号：CN115438152A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211113468.2
申请日：2022-09-14
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多神经网络与知识图谱的简答题评分方法及系统，该方法包括：根据原始学科知识点图谱中知识点及知识点关系得到多个初始三元组，对知识点关系进行聚类；将目标学科知识语料作为样本，将聚类后知识点及其关系三元组作为标签对神经网络模型进行训练，得到知识点关系提取网络模型；根据目标学科知识语料得到当前学科知识点关系图神经网络；根据题目、标答和应试者作答内容分别生成题目、标答和作答内容知识点关系图谱借助图神经网络进行区域匹配，进行综合评分；根据题目类型选择评分策略，得到评分结果。本发明综合考虑题目类型、标答评分点匹配和相关学科知识的内在逻辑关系，评分结果更准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115063265A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210453877.0
申请日：2022-04-27
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06Q50/20 , G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及一种学科知识智能学习方法,构建包含显性能力标签数据、隐性能力标签数据和试题类型标签数据的标签数据库，创建显性能力和隐性能力之间的关联关系；进行知识单元划分，每个知识单元对应一个测试单元；并将试题进行编号标注和标签设置；当监控到用户学完当前知识单元时，并根据预设规则从与当前知识单元相应的试题内调取与当前能力相适配的试题,设置为测试试题并形成测试单元进行推荐；当监控到用户完成测试单元后，更新相应用户的当前能力值。本发明提供的智能学习方法可以实现测试试题的个性化推送，有针对性的提升个人能力，并可以根据测试结果更新用户的能力值，提高用户的学习效果。
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公开(公告)号：CN114880847A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210452449.6
申请日：2022-04-27
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种针对学科知识学习过程的动力学模型及其建立方法,获取的针对学科知识学习过程的动力学模型，可以准确的描述学习者在学习过程中将学习动力转换为知识达成度的过程，模型准确性高，实用性广；上述模型考虑了学习者学习过程中的各种影响因素，因此可以根据上述模型调整各个影响因素所对应的可调节影响因子，为针对不同学习者提供包含不同知识学习顺序，资料提供方法，学习模式选择，学习练习提醒等等的学习策略提供有利支撑。
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公开(公告)号：CN109212975B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201811343603.6
申请日：2018-11-13
Applicant: 北方工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种具有发育机制的感知行动认知学习方法属于智能机器人技术领域。学习过程中，首先感知系统当前状态；计算动作空间探索率，依概率对剩余动作空间进行探索或对有效动作空间进行学习；在探索剩余动作空间情形下，随机选择动作输出，状态发生转移，计算取向函数值，更新模型潜在动作关系集，判断是否进行扩展发育；在对有效动作空间进行学习情形下，计算当前状态好奇心集、操作函数集，依内发动机机制选择动作输出，状态发生转移，计算取向函数值，更新有效感知行动取向性映射集，判断是否缩减发育；判断是否达到学习结束条件。本发明能够通过在线学习不断更新模型结构，同时节省学习和计算成本，提高系统的学习速度和稳定性。
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公开(公告)号：CN118365163A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410549083.3
申请日：2024-05-06
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提供了一种面向OBE理念的课程评价模型可视化方法，所述方法包括：以每个学生的课程目标控件根据相应的学生课程目标的累计值调整几何形状；所述课程目标控件被触发时至少可以呈现与当前的课程目标相应的基本要素层、基本目标层或综合目标层，其中：所述基本要素层用于呈现与每个基本教学目标对应的关键词要素和能力要素；所述基本目标层用于呈现与每个所述课程目标对应的基本教学目标；所述综合目标层用于呈现全部学生的课程目标。本发明的有益效果之一在于，提出了一种面向OBE理念的课程评价模型可视化方法，可以根据作业、实验报告等考核任务的批改结果，实现对每位学生的形成性和达成性评价，并能够动态呈现课程目标的达成情况，满足OBE教学要求。
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