融合多尺度腦電特征的學(xué)習(xí)風(fēng)格識別

摘要： 學(xué)習(xí)風(fēng)格的識別與分析有助于教學(xué)者結(jié)合學(xué)生的個(gè)性化特征改進(jìn)教學(xué)策略,可以有效提高教學(xué)效率和質(zhì)量,在教育技術(shù)領(lǐng)域具有良好的發(fā)展前景.本文針對現(xiàn)有學(xué)習(xí)風(fēng)格識別方法精度低、實(shí)現(xiàn)復(fù)雜、主觀性強(qiáng)等問題,提出了一種融合腦電特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)風(fēng)格識別模型.該模型首先利用時(shí)間、空間卷積操作,充分挖掘腦電信號的時(shí)域和空間特征;然后通過構(gòu)建多尺度并行卷積結(jié)構(gòu),增強(qiáng)了模型的特征抽象能力;最后使用全... （共6頁）