[发明专利]行为训练课表的生成方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种行为训练课表的生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取评定量表、行为训练课程数据库以及用户针对于所述评定量表的异常答题结果，其中，所述训练课程数据库包括课程编号；

根据所述课程编号确定所述评定量表与所述行为训练课程数据库的映射关系，根据所述异常答题结果以及所述映射关系从所述行为训练课程数据库中获取初始行为训练课程；

根据所述初始行为训练课程生成初始行为训练课程表，将所述初始行为训练课程表发送至显示终端进行显示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取预设的基础分类标准，根据所述基础分类标准将所述行为训练课程数据库进行分类，得到基础分类结果，所述基础分类结果中包括至少一种基础课程类别；

获取预设的扩展分类标准，根据所述扩展分类标准对所述基础课程类别进行分类，得到扩展分类结果，所述扩展分类结果中包括至少一种扩展课程类别；

将所述基础课程类别进行编码，得到基础编码结果，根据所述扩展课程类别将所述基础编码结果进行分段处理，得到扩展编码结果；

获取预设的遗传概率，根据所述遗传概率、所述扩展编码结果以及所述初始行为训练课程，生成下阶段行为训练课程表。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述遗传概率所述扩展编码结果以及所述初始行为训练课程，获取下阶段行为训练课程表包括：

获取适应值函数，根据所述适应值函数计算所述初始行为训练课程的适应值，根据所述适应值将所述初始行为训练课程进行排序，得到初始行为训练课程序列；

基于所述扩展编码结果，根据预设的选择概率从所述初始行为训练课程序列中获得当前父类课程序列，根据所述遗传概率从所述当前父类课程序列中获取当前子类课程序列，其中，所述当前父类课程序列包括至少一个当前父类课程，所述当前子类课程序列包括至少一个当前子类课程；

根据所述适应值函数计算所述当前父类课程的适应值，以及所述当前子类课程的适应值，将所述当前父类课程适应值与所述当前子类课程适应值进行两两对比，保留所述适应值高的课程，生成下一代父类课程序列；重复以上步骤，直到迭代次数达到预设的最大代数时迭代结束，得到所述下阶段行为训练课程表。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取适应值函数包括：

获取试题属性指标、所述试题属性指标的权重值以及用户要求，行为训练课程中包括至少一个所述试题属性指标，其中，所述用户要求包括用户的目标试题属性指标，所述行为训练课程数据库包括至少一种所述行为训练课程；

确认所述试题属性指标与所述目标试题属性指标的关联关系，根据所述关联关系与所述试题属性指标权重值生成所述适应值函数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述当前父类课程适应值与所述当前子类课程适应值进行两两对比，保留所述适应值高的课程，生成下一代父类课程序列之后，所述方法还包括：

获取预设的适应值阈值；

根据所述适应值函数得到所述下一代父类课程的下一代行为训练课程适应值，将所述下一代行为训练课程适应值进行两两对比，若存在两个所述下一代行为训练课程适应值之差小于所述适应值阈值，则保留其中所述适应值高的下一代课程，得到降重行为训练课程表，其中，所述下一代课程包括至少一个所述下一代父类课程。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述降重行为训练课程表中包括至少一个降重行为训练课程，所述得到降重康复课程表之后，所述方法还包括：

获取预设的题目数量目标值；

检测所述降重行为训练课程的数量，将所述降重行为训练课程的数量与所述题目数量目标值进行对比，得到差值结果，若所述降重行为训练课程的数量小于所述题目数量目标值，则根据所述适应值将所述当前父类课程进行排序，得到排序结果；

根据所述排序结果以及所述差值结果，按照由大到小的顺序将所述当前父类课程补充进所述降重行为训练课程表中，得到所述下阶段行为训练课程表。