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申请/专利权人：江西师范大学;宁波大学
申请日：2024-05-28
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118246816A
主分类号：G06Q10/0639
分类号：G06Q10/0639;G06Q50/20;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于大数据的英语教学管理方法及系统，方法包括：数据采集、数据预处理、图生成、设计英语成绩预测模型、英语成绩预测模型最优参数搜索和英语教学管理。本发明属于教学管理技术领域，本方案在活动图卷积网络中引入图卷积算子和递归神经聚合器捕捉局部特征，在属性图卷积网络中引入低频和高频滤波器捕捉全局特征，采用多头注意力机制融合局部特征和全局特征，进行英语成绩预测，使得模型能够综合考虑不同层次的特征，提高了预测准确度；引入双曲正切函数计算迁入概率和迁出概率，基于随机数和微扰动因子进行个体位置迁移，搜索模型最优参数，使得模型最优参数更加准确和可靠，提高了模型的预测准确性和可信度。
主权项：1.一种基于大数据的英语教学管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集；步骤S2：数据预处理；步骤S3：图生成；步骤S4：设计英语成绩预测模型，在活动图卷积网络中引入图卷积算子和递归神经聚合器捕捉局部特征，在属性图卷积网络中引入低频和高频滤波器捕捉全局特征，采用多头注意力机制融合局部特征和全局特征，进行英语成绩预测；步骤S5：英语成绩预测模型最优参数搜索，引入双曲正切函数计算迁入概率和迁出概率，基于随机数和微扰动因子进行个体位置迁移，搜索模型最优参数；步骤S6：英语教学管理；步骤S5中包含步骤S52：计算迁入概率和迁出概率，所用公式如下： ； ；式中，γ（u）和δ（u）分别是第u次迭代搜索时的迁入概率和迁出概率，M和F分别是最大迁入概率和最大迁出概率，σ是影响因子，p（u）是第u次迭代搜索时去除重复位置后的个体位置数量，N是全部个体位置数量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西师范大学;宁波大学 一种基于大数据的英语教学管理方法及系统
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