摘要
本发明公开一种基于人机对弈数据的对弈指导调整方法,包括通过用户的历史人机对弈数据,判断用户的学习阶段;通过用户的历史对弈行为数据,识别用户不同学习阶段的对弈行为模式;根据用户的学习阶段和对弈行为模式,设计落子提示策略;根据实时棋局数据、用户的学习阶段和用户的对弈行为模式,判断当前棋局复杂度,并调整落子提示频率和落子提示详细程度;通过用户的实时落子提示效果数据,确定落子提示策略的有效性评分,并优化落子提示策略。本发明提供一种智能化和个性化的围棋学习指导方法,通过实时、动态的落子提示策略,显著提升了用户的整体学习体验和效果,有效解决了现有技术中存在的个性化不足、提示策略僵化、缺乏有效反馈等问题。
技术关键词
模式识别模型
阶段
复杂度
策略
有效性
人机
数据清洗技术
频率
决策树算法
指数
计算方法
围棋
棋子
基础
因子
动态
定义
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协调优化方法
子系统
负载需求功率
蓄电池
燃料电池
交叉口
神经模糊推理系统
数据分析模块
监测交通流量
动态
专用模型
序列生成系统
规划知识库
自然语音
地理环境信息
车辆横向控制
控制策略
转向盘
横摆角速度
二自由度模型
混合储能模块
虚拟转动惯量
换流器
虚拟同步发电机
电力系统自动化控制技术