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公开(公告)号：CN117498306A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311290470.1
申请日：2023-10-08
Applicant: 湖南第一师范学院 , 拓维信息系统股份有限公司
Abstract: 本发明属于智能电网技术领域，公开了一种微电网优化调度方法、系统、介质、设备及终端，确定电力系统历史运行任务数据以及决策策略π；根据电力系统历史运行任务数据进行密度聚类，确定历史运行数据分类结果；利用历史运行数据分类结果，训练分类神经网络；根据目标电力系统任务运行数据，构建任务类型分类器，确定目标任务类型；根据决策策略π，提取全部或部分属于目标任务类型的决策策略作为源策略；引入PTF策略迁移模块的深度强化学习电力系统优化调度，通过电网调度模型的离线训练确定自适应选择源策略，并实现在线决策。本发明通过添加迁移损失，避免了使用迁移学习处理电网调度问题时出现逆迁移的情况发生，极大地拓宽了使用场景。
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公开(公告)号：CN117435766A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311290340.8
申请日：2023-10-08
Applicant: 湖南第一师范学院 , 拓维信息系统股份有限公司
IPC: G06F16/735 , G06F16/75 , G06F16/783 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q50/20
Abstract: 本发明属于在线教育技术领域，公开了一种个性化教学视频推荐方法、系统、介质、设备及终端，在LightGCN的邻域传播层加上权重，并改变LightGCN的归一化系数，构建基于LightGCN的图卷积神经模型LightGCN‑RA；利用基于LightGCN的图卷积神经模型LightGCN‑RA，将用户和视频的最终嵌入表示输入到深层神经网络中进行学习，预测用户和视频的交互概率，实现个性化教学视频推荐。本发明的基于图神经网络的推荐算法可以以高阶连通性进行协同过滤，进而缓解数据稀疏的问题；且图神经网络算法可以嵌入传播迭代聚合邻域嵌入，使得用户和视频的嵌入信息更加丰富，提高了推荐的准确性和新颖度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117498306B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311290470.1
申请日：2023-10-08
Applicant: 湖南第一师范学院 , 拓维信息系统股份有限公司
Abstract: 本发明属于智能电网技术领域，公开了一种微电网优化调度方法、系统、介质、设备及终端，确定电力系统历史运行任务数据以及决策策略π；根据电力系统历史运行任务数据进行密度聚类，确定历史运行数据分类结果；利用历史运行数据分类结果，训练分类神经网络；根据目标电力系统任务运行数据，构建任务类型分类器，确定目标任务类型；根据决策策略π，提取全部或部分属于目标任务类型的决策策略作为源策略；引入PTF策略迁移模块的深度强化学习电力系统优化调度，通过电网调度模型的离线训练确定自适应选择源策略，并实现在线决策。本发明通过添加迁移损失，避免了使用迁移学习处理电网调度问题时出现逆迁移的情况发生，极大地拓宽了使用场景。
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公开(公告)号：CN119635645A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411923388.2
申请日：2024-12-25
Applicant: 湖南第一师范学院 , 湖南湘江鲲鹏信息科技有限责任公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于增强现实和卷积神经网络的脑控机械臂系统，涉及信息控制技术领域，其技术方案要点是：包括无线脑电采集设备、AR眼镜、NX2开发板、路由器和机械臂；所述AR眼镜包括SSVEP刺激界面模块；所述NX2开发板包括SSVEP脑电信号卷积神经网络处理模块；所述路由器通过无线连接的方式实现与无线脑电采集设备、AR眼镜和NX2开发板通信连接，所述路由器通过有线连接的方式实现与机械臂连接。本发明通过路由器与无线脑电采集设备、AR眼镜和NX2开发板实现无线通信连接，与机械臂实现有线连接，用于解决现有系统便携性差和SSVEP脑电识别正确率低的问题。
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公开(公告)号：CN116629662A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310412855.4
申请日：2023-04-18
Applicant: 湖南第一师范学院 , 湖南智擎科技有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06F18/23213
Abstract: 本发明属于智能教育技术领域，公开了一种学生能力评估方法、系统、介质、设备及终端，提取学生学习行为特征；将各个特征维度分别进行层次聚类，通过二次层次聚类得到学生各个课程的学习情况能力评估分数；利用聚类分数进行深度神经网络训练，基于在线教育平台构建学生能力评估模型；利用学生能力评估模型对用户活跃度分析，确定用户活跃度分数并生成学生的课程能力雷达图。本发明通过二次层次聚类得到了学生的能力评估分数，再通过深度学习算法训练出回归模型，与Excel等软件做出的雷达图相比，更具有智能化，融合特征更多，特征信息不易丢失。本发明的RFM模型在电商领域已经有了非常好的效果，引入教育领域打分成绩中，具有创新性。
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公开(公告)号：CN117312491A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311136208.1
申请日：2023-09-05
Applicant: 湖南第一师范学院 , 湖南天桥嘉成智能科技有限公司
IPC: G06F16/33 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明属于机器学习或人工智能技术领域，公开了一种机器阅读理解注意力方法、系统、介质、设备及终端，利用仿生链接网络，通过预训练学习得到实体间的关联并进行存储；使用基于仿生链接网络的注意力机制处理输入文本和关联信息，将输入序列和关联信息协同处理，从全体词元中提取与输入文本相关联的信息；利用词嵌入技术对输入文本和关联信息生成词向量序列，一并送入Encoder‑Decoder架构下的深度神经网络模型中，实现文本的机器阅读与理解。本发明使用仿生链接网络提取与输入文本相关联的信息，使得模型更加全面、周密地将需要的因素纳入考量范围，极大地增强基于解码器‑编码器架构下模型的推理能力，改善推理依据不足的问题。
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公开(公告)号：CN116485249A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310412712.3
申请日：2023-04-18
Applicant: 湖南第一师范学院 , 湖南智擎科技有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06F18/23213
Abstract: 本发明属于智能教育技术领域，公开了一种学生在线编程能力评估方法、系统、介质、设备及终端，提取学生编程行为特征；将编程作业的总耗时作为M，将完成编程作业的个数作为R，将所有编程作业的评测次数作为F；改进RFM模型，进行K‑means等聚类分为8类，给学生打5～10分，得到学生编程能力分数。RFM模型在电商领域已经有了非常好的效果，本发明通过对RFM进行融合改进，引入教育领域打分成绩中，具有创新性；与Excel软件做出的能力评估分数相比，更具有智能化，特征信息不易丢失。当K＝8时，本发明K‑means聚类的轮廓系数高达0.829，能快速准确评估学生在该门编程课程的学习情况。
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