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申请/专利权人：广州市昊链信息科技股份有限公司;广州市争分科技有限公司

摘要：本发明涉及笔迹识别技术领域，具体为一种批改笔迹智能识别方法及系统，包括以下步骤：基于点阵码与智能笔采集的笔迹信息，采用长短期记忆网络，进行书写信息的序列数据处理，包括笔尖速度、压力和停顿时间的时间序列分析，并通过预处理技术，进行归一化和去噪处理，生成动态书写特征数据集。本发明中，通过采用长短期记忆网络和支持向量机的结合，提高了笔迹识别的准确性和适应性，语义分析和情感分析的结合，增强了对文本内容的深度理解，使答案批改更为准确和全面，定制化学习路径和增量更新机制的引入，使得学习过程更加个性化与适应性强，优先队列和分类算法的应用，有效地提高了教学资源的利用效率和学生学习成效。

主权项：1.一种批改笔迹智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：基于点阵码与智能笔采集的笔迹信息，采用长短期记忆网络，进行书写信息的序列数据处理，包括笔尖速度、压力和停顿时间的时间序列分析，并通过预处理技术，进行归一化和去噪处理，生成动态书写特征数据集；基于所述动态书写特征数据集，应用支持向量机，构建笔迹识别模型，并进行分类训练，优化模型参数，利用交叉验证，评估模型性能，并根据评估结果，进行模型调整优化，生成个性化笔迹识别模型；基于所述个性化笔迹识别模型，采用自然语言处理技术，通过语义分析和情感分析，结合对应学科知识库，进行文本内容和上下文的解析，并通过实体识别和关系抽取，进行信息提取和解析，并与标准答案进行对比，生成上下文感知答案批改结果；基于所述上下文感知答案批改结果，采用决策树算法，分析学生的学习进度和认知状态，并结合长短期记忆网络对学习路径进行动态调整，匹配学生的学习需求和进度，生成定制化学习路径；基于所述定制化学习路径，采用在线学习算法，进行笔迹识别模型更新和增量学习，匹配变化的书写风格和学习内容，并通过数据流挖掘技术，进行数据分析和处理，生成增量更新笔迹识别模型；基于所述增量更新笔迹识别模型，采用异常检测算法，进行准确性验证，并在出现识别误差时，通过实时反馈机制，收集用户反馈，并应用在线学习算法，根据反馈进行模型调整和优化，生成优化笔迹识别模型；基于所述优化笔迹识别模型，采用优先队列和分类算法，对待批改的笔迹识别任务进行优先级排序和管理，优先处理影响学习成效的任务，并结合学生反馈，动态调整教学资源和支持策略，生成优先级管理和资源分配方案；所述动态书写特征数据集包括书写速度变化序列信息、压力强度序列信息和停顿时长序列信息，所述个性化笔迹识别模型包括核函数选择信息、惩罚参数C设定信息、核函数参数信息，所述上下文感知答案批改结果包括问题关键词解析、答案逻辑一致性和情绪倾向分析结果，所述定制化学习路径包括学习内容优先级、推荐学习材料和预测学习成果，所述增量更新笔迹识别模型包括更新的识别准则、改进的错误校正机制和增强的特征识别能力，所述优化笔迹识别模型包括精细化识别参数、降低误判率和提升的用户满意度，所述优先级管理和资源分配方案包括任务紧急度排序信息、资源动态分配策略和教学反馈调整方案；基于所述个性化笔迹识别模型，采用自然语言处理技术，通过语义分析和情感分析，结合对应学科知识库，进行文本内容和上下文的解析，并通过实体识别和关系抽取，进行信息提取和解析，并与标准答案进行对比，生成上下文感知答案批改结果的步骤具体为：基于所述个性化笔迹识别模型，采用词性标注和依存句法分析算法，进行文本的结构化处理，将手写转录文本，分解为单词和句子结构，并应用双向编码器表示模型，进行语义解析，捕获文本内容的含义和上下文联系，生成结构化文本与语义解析结果；基于所述结构化文本与语义解析结果，采用实体识别和关系抽取技术，对文本进行信息提取和解析，通过命名实体识别技术，识别文本中的实体信息，应用关系抽取算法，通过依存句法分析，识别文本中实体之间的关系，生成实体关系解析结果；基于所述实体关系解析结果，结合对应学科知识库，采用知识图谱技术，将所述实体关系解析结果中的信息与知识库中的标准答案进行匹配和对比，通过图谱查询和推理，识别学生答案中的知识点和逻辑关系，评估答案的正确性和完整性，生成上下文感知答案批改结果；基于所述上下文感知答案批改结果，采用决策树算法，分析学生的学习进度和认知状态，并结合长短期记忆网络对学习路径进行动态调整，匹配学生的学习需求和进度，生成定制化学习路径的步骤具体为：基于所述上下文感知答案批改结果，采用分类与回归树算法，分析学生的答案和知识掌握情况，评估学生的学习进度和认知状态，包括识别学生的学习障碍、优势领域和个人兴趣点，生成学习状况综合分析结果；基于所述学习状况综合分析结果，采用遗传算法，对学习路径进行设计和调整，结合学生的个人学习目标和预测的学习成效，利用遗传算法的选择、交叉和变异操作，捕捉匹配学生当前状态的学习路径配置，生成学习路径信息；基于所述学习路径信息，应用模拟退火算法，通过逐步降低温度参数，对学习路径方案进行调整，优化学习路径匹配学生的学习需求和进度，生成定制化学习路径。

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