摘要
本发明涉及教育资源技术领域,特别涉及基于大数据的数字教材生成资源优化调度方法和系统,方法包括步骤一,数据采集与预处理;步骤二,特征建模与需求预测;步骤三,资源匹配与优选;步骤四,资源调度与均衡;步骤五,教材生成与验证;本发明通过引入量子态编码归一化、基于生成对抗网络的时间序列数据填补,能更精准地处理多源数据,提高数据质量,此外,通过构建包含情感特征、学习风格特征的多维特征向量,并采用基于量子纠缠的知识关联模型计算知识掌握度,以及基于图注意力网络和时序卷积网络混合模型预测学习路径,能够更全面、深入了解到学习者需求,极大提高了资源匹配的准确性与针对性。
技术关键词
数字教材
优化调度方法
生成资源
知识图谱可视化技术
大数据
量子遗传算法
时间序列数据填补
数据管理模块
数据存储单元
数据采集单元
资源特征
偏好特征
预训练模型
情感特征
知识点
动态评估方法
优化调度系统
多维特征向量
系统为您推荐了相关专利信息
斜率数据
关联性挖掘方法
大数据分析平台
残差系数
线性回归方程
协同方法
层级
元数据管理模块
事件触发模块
标签
活力
评价指标体系
评价方法
地理大数据
群体智能优化算法
鲁棒优化调度方法
聚合体
新型电力系统
源荷协同
优化调度模型
客流统计
饱和度分析方法
多路监控视频
人脸特征向量
人脸检测技术