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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利一种基于知识关联和异常行为混合的分层注意力认知诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119514591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411674133.7，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种基于知识关联和异常行为混合的分层注意力认知诊断方法是由杨华利;黄涛;耿晶;胡盛泽;贺德富;李丽;卢烨文设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识关联和异常行为混合的分层注意力认知诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于知识关联和异常行为混合的分层注意力认知诊断方法，采用图神经网络技术来聚合试题文本、概念、难度等异构试题属性，通过邻居节点更新以获取知识关联；采用基于工作记忆容量的短期注意力机制来聚合时序中关联的前序知识信息，实现“知识‑时序”的一阶耦合；从点击流特征中抽取体现学生猜测和粗心的关键特征，设置猜测和粗心函数计算猜测指数和粗心指数，实现“行为‑时序”的一阶耦合；基于知识状态和异常行为指数，设置猜测门和粗心门，校正学生的认知状态，获取学生的综合能力状态，实现“知识‑时序‑行为”的二阶耦合；最后，采用多任务学习方法，引入异常指数预测任务，以此校正学习者在未来的作答表现预测。

本发明授权一种基于知识关联和异常行为混合的分层注意力认知诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识关联和异常行为混合的分层注意力认知诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，获取学生参加测评时的学习单元数据，包括所作答试题的知识特征，学生作答时的行为特征，和作答形成的时序特征，按照时间先后顺序，将若干个学习单元组成学习过程序列数据，以此构建得到时序数据集，基于已构建的时序数据集，获得试题的知识关联表征； 步骤2，基于已获取的知识表征，联合学生在试题上的作答反应，构建长短期分层注意力网络来动态更新学生的知识状态，实现知识与时序特征的一阶耦合； 步骤3，基于学习者在学习过程中由于点击而产生的点击流行为特征，计算学习者做题时的猜测指数和粗心指数，实现行为与时序特征的一阶耦合； 步骤4，基于知识与时序耦合后获取的知识状态，结合行为与时序耦合后获取的猜测指数和粗心指数，设置猜测门和粗心门，实现知识-时序-行为的二阶耦合，更新学习者的综合能力状态； 步骤5，设置异常指数和未来表现预测任务，其中异常指数包括猜测指数和粗心指数，均采用前馈神经网络和多感感知机来预测，并设置两个超参数来平衡三个预测任务，用异常指数预测来增强学习者最终表现预测。

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