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基于RBFNN算法的认知情感状态识别模型在学生学习状态评判中的应用
【摘要】 学生的学习状态可以通过认知情感状态来判别，采用机器视觉技术和引入注意力机制的CNN算法可以更好地捕捉和分析学生的脸部表情与身体姿态，以此作为基于RBFNN算法构建认知情感状态识别模型的输入参数，提高认知情感状态识别的时效性和准确性。应用结果表明，该认知情感状态识别模型，能够提高学生学业评判和教师教学评价的科学性，提高教学效果。
【基金】 国家自然科学基金“磁各向异性水凝胶微弹簧递送新藤黄酸与辅助磁热疗的机制研究”(82360704);江西省基础教育研究课题“人工智能视域下小学教育评价的实施路径研究”(SZUJJZH2024-1184);江西省认知科学与跨学科研究中心专项课题“基于深度学习人工神经网络算法学生课堂认知情感状态的评价研究”(RZYB202207);江西省认知科学与跨学科研究中心专项课题“多粒度认知知识图谱系统及产业布局决策研究”(RZYB202209)
- 【文献出处】 南方农机 , 编辑部邮箱 ,2024年19期
- 【分类号】TP391.41
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