[发明专利]一种大学生教育培训系统及方法

权利要求书

1.一种大学生教育培训方法，其特征在于，所述大学生教育培训包括：

(1)登录模块学员和教师进行账号登录操作；视频采集模块采集教师教学视频内容数据；文本扫描模块将书籍文本转化电子数据；中央控制模块通过大数据处理模块根据学员的学习行为数据，在网络云服务器中筛选贴合学员学习的教育数据内容；

所述视频采集模块的摄像头采集教师教学视频内容数据使用YUV色彩系统中Y分量描述图像像素点的灰度值，U和V是指色调即描述图像色彩的属性，YUV色彩系统与RGB色彩系统转换关系为：

采用灰度直方图变换来增加图像对比度，灰度直方图是用于表达图像灰度分步的统计图表，图像的各灰度级分布情况的反映：

P(κ)＝n_k(k＝0,1,2,......,255)；

式中，k图像灰度值，n_k灰度值为k的像素点数；

(2)训练模块进行相关知识测试训练；记录模块记录学习的历史记录；专家解答模块咨询在线专家对训练中的疑问进行实时解答；显示模块显示教育视频内容；

所述记录模块用于记录学生学习的历史记录，根据模型对学生学习的历史记录的量化存储处理：

x_(t)＝p_(t)e^jp(t)＝p_(t)exp[j2πf₀t]；

式中，f₀＝fs+fd，fd为多普勒频率；

存储的学生学习的历史记录的信息x_(t)施加相位量化处理，在第k个通道，增加相位延迟其后经过一个限幅器，利用如下数学式进行描述：

式中为量化相位，N＝2M为量化等级，M为学生学习的历史记录的量化位数；量化系统由N个独立通道组成，编号为k，k＝0～N－1；限幅器的输出与一个复数序列相乘，所有通道相加得到量化的学生学习的历史记录信号。

2.如权利要求1所述的大学生教育培训方法，其特征在于，所述显示模块通过学习显示屏显示教育视频内容，通过灰度值的修正使得显示的教育视频内容更为清晰；利用灰度矩阵G用来表征显示屏各像素点的灰度值：

其中，M_ij表示学习显示屏的第i行第j列个模块，k表示一个模块内包含的像素点数：

当一个模块内只有一个像素点时，灰度矩阵表示为：

经修正后的灰度矩阵为G′：

进一步：

3.如权利要求1所述的大学生教育培训方法，其特征在于，所述大数据处理模块处理方法包括：

(1)采集，整合系统外部学习者信息系统中的数据和系统内部学习者学习行为数据；

(2)预测，建立一个能够从整合多个预测变量推断单一被预测变量的模式，通过对数据的处理和分析，对学习者未来的学习行为和学习结果进行预测；

(3)根据(2)预测的学习者未来的学习行为和学习结果，在各网络云服务器中根据教育关键词筛选出教育数据；并采用k-means聚类算法或者基于层次的聚类分析算法，对筛选出的教育数据进行分类；

(4)将所述筛选出的不同格式的教育数据转化为统一格式；将含有噪声数据、冗余的数据剔除，对缺省数据进行补充，同时对教育数据通过二进制数据编码进行标识；

(5)根据学习者未来的学习行为和学习结果的具体特征值采用挖掘算法对教育数据进行处理，将挖掘出的教育数据附加上标识后导出。