[发明专利]一种基于脑波技术的自适应学习引擎训练系统及其应用有效
申请号: | 201811581972.9 | 申请日: | 2018-12-24 |
公开(公告)号: | CN109754091B | 公开(公告)日: | 2020-05-19 |
发明(设计)人: | 王鑫 | 申请(专利权)人: | 上海乂学教育科技有限公司 |
主分类号: | G06N20/00 | 分类号: | G06N20/00;G06K9/00 |
代理公司: | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人: | 翁惠瑜 |
地址: | 200233 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 脑波 技术 自适应 学习 引擎 训练 系统 及其 应用 | ||
1.一种基于脑波技术的自适应学习引擎训练系统,其特征在于,包括:
脑波数据采集模块,用于采集脑波数据;
预处理模块,用于对所采集的脑波数据进行预处理,所述预处理包括干扰信号过滤、格式化处理和协议打包处理;
脑波数据集提取模块,用于接收经预处理后的脑波数据,计算获得脑波状态值,形成脑波数据集;
引擎优化模块,用于根据脑波数据集对自适应学习引擎进行训练优化;
所述格式化处理具体为:所述脑波数据包括δ波、α波、β波和θ波,每15秒计算各类型波的平均值,对该15秒内的脑波数据进行格式化处理,格式化后的脑波数据值表示为:脑波数据值=δ波平均值×1000000+α波平均值×10000+β波平均值×100+θ波平均值;
所述脑波状态值的计算公式为:
2.根据权利要求1所述的基于脑波技术的自适应学习引擎训练系统,其特征在于,所述协议打包处理具体为:在脑波数据值中检验值和时间序列值形成专用数据包。
3.根据权利要求1所述的基于脑波技术的自适应学习引擎训练系统,其特征在于,所述脑波数据集提取模块包括:
校验单元,用于对接收到的脑波数据进行正确性校验。
4.根据权利要求1所述的基于脑波技术的自适应学习引擎训练系统,其特征在于,所述引擎优化模块中,将所述脑波状态值作为用户注意力和精力程度值对自适应学习引擎进行训练优化。
5.根据权利要求1所述的基于脑波技术的自适应学习引擎训练系统,其特征在于,所述脑波数据采集模块包括脑环设备。
6.根据权利要求1所述的基于脑波技术的自适应学习引擎训练系统,其特征在于,所述脑波数据采集模块通过蓝牙方式与预处理模块连接。
7.一种自适应学习内容推送方法,其特征在于,该方法利用一自适应学习引擎获得需要学习的知识点,并推送与该知识点相匹配的学习内容,所述自适应学习引擎由如权利要求1所述的基于脑波技术的自适应学习引擎训练系统训练获得。
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