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申请/专利权人：多伦互联网技术有限公司;多伦科技股份有限公司
摘要：本发明公开一种基于机器学习的方向盘掌握程度预测方法，包括：获取模拟器终端采集到的学员方向盘训练基础信息；基于学员方向盘训练基础信息计算学员响应指令相关数据；对学员操作方向盘角度到达指令位置的次数、学员听到指令后的反应时间、学员响应指令的净完成时间进行标准化处理；基于标准化处理后的数据制作训练数据，并将获取到的学员考试成绩作为训练标签；建立用于预测学员考试成绩的逻辑回归模型；训练所述逻辑回归模型，得到目标逻辑回归模型；将尚未参加考试的学员信息输入目标逻辑回归模型模型，输出学员成绩的预测结果。通过本发明能给予学员科学的判别结果，大幅度提升学员的训练效率。
主权项：1.一种基于机器学习的方向盘掌握程度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取模拟器终端采集到的学员方向盘训练基础信息，所述学员方向盘训练基础信息包括：指令发出时间戳t1、方向盘开始转动时间戳t2、方向盘角度到达指令位置时间戳t3_m、一次训练中终端监测到的学员操作方向盘角度到达指令位置的次数m，以及指令达成时间戳t4；步骤2、基于学员方向盘训练基础信息计算学员响应指令相关数据，所述学员响应指令相关数据包括：学员听到指令后的反应时间Tr、学员响应指令的完成时间Tc、学员响应指令的净完成时间Tn；步骤3、对所述学员操作方向盘角度到达指令位置的次数m、学员听到指令后的反应时间Tr、学员响应指令的净完成时间Tn进行标准化处理；步骤4、基于标准化处理后的学员操作方向盘角度到达指令位置的次数m、学员听到指令后的反应时间Tr和学员响应指令的净完成时间Tn制作训练数据，并将获取到的学员考试成绩作为训练标签；步骤5、建立用于预测学员考试成绩的逻辑回归模型；步骤6、通过训练数据和训练标签训练所述逻辑回归模型，训练完成后得到目标逻辑回归模型；步骤7、将按步骤4标准化处理后的尚未参加考试的学员信息Tr，Tn，m输入目标逻辑回归模型模型，输出学员成绩的预测结果。
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百度查询： 多伦互联网技术有限公司 多伦科技股份有限公司 基于机器学习的方向盘掌握程度的预测方法、电子设备及计算机可读存储介质
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