一种基于强化学习和自适应学习的孤独症智能化干预系统

本发明公开了一种基于强化学习和自适应学习的孤独症智能化干预系统，包括：知识体系框架构建模块，用于定义知识体系，根据知识体系构建的知识特征给学习资源特征和用户能力水平特征进行编码，构建知识图谱；用户档案模块，用于记录用户静态特征和动态特征；自适应推荐模块，包括奖励函数模型、估值模型和策略模型，奖励函数模型用于计算使用学习资源后的奖励值以及表征学习资源是否通过的标签；估值模型用于根据动态特征预测用户是否能通过待评估的学习资源；策略模型用于根据估值模型对初筛资源池的资源预测结果进行选择推荐下一学习资源。本发明可实现高效的、精准的推荐个性化学习资源，干预效果好。