【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于强化学习，尤其涉及一种基于强化学习的自适应抢答优化方法及系统。
技术介绍
1、随着信息技术和教育技术的快速发展，课堂互动教学方式不断创新，抢答系统逐渐成为提升课堂互动性和学生参与度的重要工具。然而，现有的课堂抢答系统在实际应用中仍存在诸多问题，难以满足现代教育环境的需求。
2、传统的课堂抢答系统通常依赖于按键设备或手势识别设备，这些设备通过有线或无线的方式连接到中央服务器，由中央服务器负责信号的接收、处理和反馈。这类系统的最大缺点在于信号传输的延迟和设备间的公平性难以保证。尤其在大规模课堂环境中，设备之间的信号干扰、网络拥堵和传输延迟等问题尤为突出，导致抢答结果的准确性和公平性受到影响。此外，现有系统在安全性方面也存在隐患，抢答信号在传输过程中容易受到干扰或篡改，影响课堂互动的质量和效果。
3、现有的一些改进方法，如利用高频信号传输、增加信号放大器和优化网络架构等，虽然在一定程度上缓解了信号传输延迟和干扰问题，但仍无法从根本上解决系统的公平性和安全性问题。另一方面，人工智能技术的应用在某种程度上提高了抢答信号的识别和处理效率，但由于缺乏对网络延迟和传输路径的实时优化，依然存在延迟高、响应慢和公平性差的问题。
4、综上所述，当前的课堂抢答系统面临以下主要问题：
5、1)信号传输延迟高，导致抢答响应速度慢；
6、2)设备间的公平性难以保证，影响学生的参与积极性；
7、3)信号传输过程中的安全性不足，易受干扰和篡改。
8、针对这些问题，亟
技术实现思路
1、本专利技术的目的设计一种基于强化学习的自适应抢答优化方法及系统，通过强化学习算法实现了抢答信号的公平性优化，确保所有学生在任何时间点都有均等的抢答机会。同时，利用自适应光学技术实现了抢答信号的高速、低延迟传输，显著提高了系统的实时响应能力和传输效率。此外，光学数据加密技术的应用，确保了抢答信号传输过程中的安全性和完整性，从根本上解决了现有系统的安全隐患。这些创新点共同作用，使得本专利技术能够有效克服现有课堂抢答系统的缺点，提供一个高效、公平和安全的课堂互动解决方案。
2、为了达到上述目的，在本专利技术第一方面提供了一种基于强化学习的自适应抢答优化方法，方法包括以下步骤：
3、s1、利用传感器收集学生的多模态抢答信号，并对抢答信息进行预处理得到目标信号，传感器对目标进行特征提取和融合，得到统一的数据集；其中，所述多模态抢答信号包括语音信号、视频信号和按键信号；
4、s2、边缘计算节点收集目标信号，形成多模态特征数据，边缘计算节点对多模态特征数据进行特征融合得到融合后的多模态特征向量，并构建强化学习模型对抢答信号进行优先级排序；
5、s3、引入强化学习算法动态调整抢答信号处理顺序和权重；
6、s4、采用自适应光学技术结合动态波前校正技术优化抢答信号的传输路径，并对光学自适应光学技术产生的光信号进行加密和解密传输；
7、s5、中央处理器接收解密后的光信号并进行处理和分析，将分析结果发送至各边缘计算节点和用户；
8、其中，所述s3具体包括：
9、s301、构建强化学习环境：
10、构建强化学习环境的状态空间s(t)，其中，状态空间s(t)包括降维后的特征向量fpca(t)和当前时间步的延迟信息dlatency(t)，表示如下：
11、s(t)＝[fpca(t),dlatency(t)]
12、其中，dlatency(t)表示当前时间步的延迟信息；
13、定义动作空间a(t)，包括对抢答信号的优先级排序和权重调整，表示如下：
14、a(t)＝[ppriority(t),wweight(t)]
15、其中，ppriority(t)表示当前时间步的优先级排序，wweight(t)表示当前时间步的权重调整；
16、s302、设计奖励函数：
17、设第i个学生的响应时间为ti(t)，设备性能为pi(t)，定义响应时间公平性指标fairtime(a(t))为：
18、
19、其中，表示所有学生的平均响应时间，n表示学生总数；
20、设备差异公平性指标fairequip(a(t))定义为：
21、
22、其中，表示所有学生的平均设备性能；
23、加入响应时间和设备差异，定义总的公平性指标fairness(a(t))为：
24、fairness(a(t))＝γ1·fairtime(a(t))+γ2·fairequip(a(t))
25、其中，γ1和γ2表示平衡响应时间和设备差异的权重参数；
26、实时性指标realtime(a(t))用于衡量系统的响应速度，定义实时性指标为：
27、realtime(a(t))＝-maxi∈{1,2,…,n}(ti(t)-tstart(t))
28、其中，tstart(t)表示当前时间步的开始时间；
29、加入公平性和实时性，设计综合奖励函数r(t)为：
30、r(t)＝αr·fairness(a(t))+βr·realtime(a(t))
31、其中，αr和βr表示权重参数，用于平衡公平性和实时性的影响。
32、在一种实施例中，所述预处理包括信号同步处理、噪声消除和信号标准化处理。
33、在一种实施例中，所述信号同步处理表示如下：
34、定义每个信号的时间戳ti，通过插值法将所有信号对齐至统一时间基准tsync，表示如下
35、
36、其中，tsync表示同步后的统一时间基准，表示语音信号sv的时间戳，表示视频信号simg的时间戳，表示键信号sk的时间戳；
37、对每个信号进行时间同步：
38、
39、其中，表示各信号的时间导数，sv(t)表示语音信号，simg(t)表示视频信号，sk(t)表示按键信号；
40、所述噪声消除表示如下：
41、设s(t)为原始信号，n(t)为噪声信号，通过自适应滤波器hadapt(t)对噪声进行过滤，得到净化后的信号sclean(t)，计算如下：
42、sclean(t)＝s(t)-hadapt(t)·n(t)
43、滤波器的更新公式为：
44、hadapt(t+1)＝hadapt(t)+μh·eh(t)·n(t)
45、其中，μh表示滤波器学习率，eh(t)表示当前误差，eh(t)＝s(t)-sclean(t)表示误差；
46、所述信号标准化表示如下：
47、
48、其中，μs和σs分别为信号的均值和标准差，snorm本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于强化学习的自适应抢答优化方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的自适应抢答优化方法，其特征在于，所述预处理包括信号同步处理、噪声消除和信号标准化处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于强化学习的自适应抢答优化方法，其特征在于，所述信号同步处理表示如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的自适应抢答优化方法，其特征在于，所述边缘计算节点的强化学习模型的强化学习环境构建如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于强化学习的自适应抢答优化方法，其特征在于，根据强化学习算法输出的动作a(t)，对当前时刻的信号进行优先级排序，设优先级排序函数为II，计算如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于强化学习的自适应抢答优化方法，其特征在于，在所述S3中，还包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的自适应抢答优化方法，其特征在于，在所述S4中，所述采用自适应光学技术结合动态波前校正技术优化抢答信号的传输路径，具体包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于
9.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的自适应抢答优化方法，其特征在于，所述S5，具体包括：
10.一种基于强化学习的自适应抢答优化系统，其特征在于，包括以下模块：
...【技术特征摘要】
1.一种基于强化学习的自适应抢答优化方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的自适应抢答优化方法，其特征在于，所述预处理包括信号同步处理、噪声消除和信号标准化处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于强化学习的自适应抢答优化方法，其特征在于，所述信号同步处理表示如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的自适应抢答优化方法，其特征在于，所述边缘计算节点的强化学习模型的强化学习环境构建如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于强化学习的自适应抢答优化方法，其特征在于，根据强化学习算法输出的动作a(t)，对当前时刻的信号进行优先级排序，设优先级排序函数为ii，计...
【专利技术属性】
技术研发人员：李海东，曾令鹏，张朝晖，刘胜，李科景，
申请(专利权)人：广东省教育研究院，
类型：发明
国别省市：
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