[发明专利]一种基于LSTM模型匹配认知训练最适参数的方法在审
| 申请号： | 202310285135.6 | 申请日： | 2023-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN116304706A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 卫志华;竺映波;李玉;张岩;张汉 | 申请（专利权）人： | 同济大学;深圳脑吾脑网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06N3/08;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 成都市壹为知识产权代理事务所(普通合伙) 51378 | 代理人： | 罗铭 |
| 地址： | 200000 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及认知训练干预与人工智能的交叉领域，具体涉及一种基于LSTM模型匹配认知训练最适参数的方法，所述方法包括：设计用户认知训练日志数据的采集特征及方法，按照认知单元评分方法对用户的行为表现进行认知能力自动评价，并基于以上设计构建数据集；对所述数据集进行预处理，重构认知训练干预的序列数据集，作为训练样本；将所述训练样本输入到深度最适难度预测模型中进行训练，所述深度最适难度预测模型基于LSTM框架设计；利用训练完成的预测模型进行认知训练难度系数预测，评估模型性能。本发明通过训练LSTM预测模型根据用户认知训练中的历史数据表现得到下一次训练的难度，保证用户始终在一个有挑战的训练难度和强度下进行认知训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 模型 匹配 认知 训练 参数 方法 | ||
【主权项】：
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