一种基于强化学习的自适应抢答优化方法及系统

本发明提出了一种基于强化学习的自适应抢答优化方法及系统，方法包括：利用传感器收集学生的多模态抢答信号，进行预处理得到目标信号，进行特征提取和融合；边缘计算节点收集目标信号，形成多模态特征数据，对多模态特征数据进行特征融合，并构建强化学习模型对抢答信号进行优先级排序；动态调整抢答信号处理顺序和权重；优化抢答信号的传输路径，对光学自适应光学技术产生的光信号进行加密和解密传输；中央处理器接受解密后的光信号并进行处理和分析，将分析结果发送至各边缘计算节点和用户。本发明提出了一种基于强化学习的自适应光学抢答公平性优化系统，有效解决了现有课堂抢答系统在信号传输延迟、公平性和安全性方面存在的问题。