摘要
本发明涉及书写智能辅导技术领域,公开了基于实时书写轨迹的深度学习个性化辅导方法。该方法通过轨迹传感装置实时捕获用户的书写运动数据,包括笔尖坐标序列、时间戳序列和压力强度序列;对捕获的数据进行噪声抑制和数据对齐等初始处理;基于处理后的数据构建深度学习架构以学习书写特征表示;应用该架构分析实时书写轨迹序列,识别书写偏差和用户习惯模式;根据分析结果生成定制化辅导指令集;并利用用户交互数据和持续采集的书写轨迹动态更新深度学习架构和辅导指令集。该方法能全面捕捉书写细节,通过深度学习精准识别书写问题和习惯,提供个性化辅导,并能动态调整辅导策略,提升书写辅导的针对性和有效性。
技术关键词
深度学习架构
轨迹
模板
数据
传感装置
书写特征
密度聚类方法
序列
习惯
动态更新
评估网络性能
噪声抑制
聚类算法
生成高密度
重采样方法
神经网络结构
设备误差
插值技术
均值算法
邻域