[发明专利]基于深度学习学生在线学习效率预测的模型检测方法有效
| 申请号： | 202110460537.6 | 申请日： | 2021-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113128611B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 雷丽晖;李梦洋 | 申请（专利权）人： | 陕西师范大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V40/20;G06V20/52;G06Q10/04;G06Q10/0639;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 西安永生专利代理有限责任公司 61201 | 代理人： | 申忠才 |
| 地址： | 710062 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： |
一种基于深度学习学生在线学习效率预测的模型检测方法，由获取原始数据和特征、确定学生学习状态、确定动作状态轨迹序列、构建马尔可夫决策过程模型、生成PRISM代码、确定动作状态转移、处理迁移动作结果组成。在构建马尔可夫决策过程模型中采用了转移概率P |
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| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 学生 在线 效率 预测 模型 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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