基于交互式智能实验教学系统的图像识别跟踪方法

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于交互式智能实验教学系统的图像识别跟踪方法。

背景技术

交互式智能实验教学系统（Interactive Intelligent Experimental TeachingSystem）中，图像识别和跟踪技术可以提供更为生动、逼真的模拟实验环境，例如可以创建虚拟物体、模拟动态过程、支持用户交互和提供实时反馈等。通过这些方式，图像识别和跟踪技术使得交互式智能实验教学系统不仅可以模拟真实世界的物理环境，还可以支持用户在虚拟环境中进行各种实验操作，从而提供更为深入和直观的学习体验。在实际应用过程中，如何进一步提高交互式智能实验教学系统的智能化程度以及相关模拟实验的可解释性，是现目前需要改善的一个技术问题。

发明内容

为改善相关技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于交互式智能实验教学系统的图像识别跟踪方法。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于交互式智能实验教学系统的图像识别跟踪方法，应用于图像识别跟踪系统，所述方法包括：

获取目标动态模拟实验项目的多个GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征；

对每个所述图形操作行为描述特征进行特征归纳整理，得到每个所述图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇；

对多个所述图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目的动态模拟实验项目卷积特征；

对所述动态模拟实验项目卷积特征进行实验效应结论判别处理，得到所述目标动态模拟实验项目与每个初始实验效应结论观点匹配的结论观点命中得分；

当对应任一初始实验效应结论观点的结论观点命中得分大于结论观点命中得分门限时，将所述任一初始实验效应结论观点确定为所述目标动态模拟实验项目的当前实验效应结论观点。

在一些可能的实施例中，所述获取目标动态模拟实验项目的多个GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征，包括：

针对每个所述GUI实验教学操作行为实施如下步骤：

对所述GUI实验教学操作行为中的手势输入命令进行特征提炼操作，得到手势输入命令图像特征；

对所述GUI实验教学操作行为中的已跟踪行为节点数进行区间数值映射，得到行为节点量化特征；

对所述手势输入命令图像特征与所述行为节点量化特征进行特征集成，得到所述GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征。

在一些可能的实施例中，所述对多个所述图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目的动态模拟实验项目卷积特征，包括：

从多个所述GUI实验教学操作行为中获取所述目标动态模拟实验项目是输入型实验项目的第一GUI实验教学操作行为；

从多个所述GUI实验教学操作行为中获取所述目标动态模拟实验项目是反馈型实验项目的第二GUI实验教学操作行为；

基于每个所述第一GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目的输入型实验项目卷积特征；

基于每个所述第二GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目的反馈型实验项目卷积特征；

对多个所述GUI实验教学操作行为的时序特征、所述目标动态模拟实验项目的输入型实验项目卷积特征、所述目标动态模拟实验项目的反馈型实验项目卷积特征进行特征集成，得到所述目标动态模拟实验项目的动态模拟实验项目卷积特征。

在一些可能的实施例中，所述基于每个所述第一GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目的输入型实验项目卷积特征，包括：

获取最少一个所述第一GUI实验教学操作行为中对应每个反馈型实验项目的第三GUI实验教学操作行为；

针对每个所述反馈型实验项目，基于对应所述反馈型实验项目的第三GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目针对所述反馈型实验项目的输入型实验项目卷积特征；

对所述目标动态模拟实验项目针对每个所述反馈型实验项目的输入型实验项目卷积特征进行拼接操作，得到所述目标动态模拟实验项目的输入型实验项目卷积特征。

在一些可能的实施例中，所述基于对应所述反馈型实验项目的第三GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目针对所述反馈型实验项目的输入型实验项目卷积特征，包括：

针对所述特征归纳整理的每个图像描述特征簇：

获取最少一个所述第三GUI实验教学操作行为中图形操作行为描述特征属于所述图像描述特征簇的第三GUI实验教学操作行为的第一统计值，并将每个所述图像描述特征簇的第一统计值作为对应所述图像描述特征簇的描述变量；

基于每个所述图像描述特征簇对应的分布标签，将多个所述图像描述特征簇的描述变量进行特征集成，得到所述目标动态模拟实验项目针对所述反馈型实验项目的输入型实验项目卷积特征。

在一些可能的实施例中，所述基于每个所述第二GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目的反馈型实验项目卷积特征，包括：

获取最少一个所述第二GUI实验教学操作行为中对应每个输入型实验项目的第四GUI实验教学操作行为；

针对每个所述输入型实验项目，基于对应所述输入型实验项目的第四GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目针对所述输入型实验项目的反馈型实验项目卷积特征；

对所述目标动态模拟实验项目针对每个所述输入型实验项目的反馈型实验项目卷积特征进行拼接操作，得到所述目标动态模拟实验项目的反馈型实验项目卷积特征。

在一些可能的实施例中，所述基于对应所述输入型实验项目的第四GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目针对所述输入型实验项目的反馈型实验项目卷积特征，包括：

针对所述特征归纳整理的每个图像描述特征簇：

获取最少一个所述第四GUI实验教学操作行为中图形操作行为描述特征属于所述图像描述特征簇的第四GUI实验教学操作行为的第二统计值，并将每个所述图像描述特征簇的第二统计值作为对应所述图像描述特征簇的描述变量；

基于每个所述图像描述特征簇对应的分布标签，将多个所述图像描述特征簇的描述变量进行特征集成，得到所述目标动态模拟实验项目针对所述输入型实验项目的反馈型实验项目卷积特征。

在一些可能的实施例中，所述方法还包括：

获取目标动态模拟实验项目案例的多个GUI实验教学操作行为案例的图形操作行为描述特征案例；

对每个所述图形操作行为描述特征案例进行特征归纳整理，得到每个所述图形操作行为描述特征案例所对应的图像描述特征簇；

对多个所述图形操作行为描述特征案例所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目的动态模拟实验项目卷积特征案例；

通过动态模拟实验项目识别网络对所述动态模拟实验项目卷积特征案例进行实验效应结论判别处理，得到所述目标动态模拟实验项目案例属于每个初始实验效应结论观点的结论观点命中得分；

基于所述目标动态模拟实验项目案例属于每个初始实验效应结论观点的结论观点命中得分与所述目标动态模拟实验项目案例属于每个初始实验效应结论观点的结论观点先验得分之间的区别，确定第一网络代价，并基于所述第一网络代价优化所述动态模拟实验项目识别网络。

在一些可能的实施例中，所述方法还包括：

获取结论描述向量与所述图像描述特征簇之间的联系信息；

从所述目标动态模拟实验项目的动态模拟实验项目卷积特征中获取每个所述图像描述特征簇的置信系数；

当所述图像描述特征簇的置信系数超过置信系数门限时，将所述图像描述特征簇对应的结论描述向量作为所述目标动态模拟实验项目与所述任一初始实验效应结论观点匹配的观点支持向量。

在一些可能的实施例中，在获取结论描述向量与所述图像描述特征簇之间的联系信息之前，所述方法还包括：

获取多个GUI实验教学操作行为案例的图形操作行为描述特征案例；

对每个所述图形操作行为描述特征案例进行特征归纳整理，得到每个所述图形操作行为描述特征案例所对应的图像描述特征簇，并通过模拟实验解析网络对每个所述图形操作行为描述特征案例进行模拟实验解析处理，得到每个所述图形操作行为描述特征案例所对应的结论描述向量；

获取实时周期与第一结论描述向量关联的GUI实验教学操作行为案例作为原始GUI实验教学操作行为案例，针对每个所述原始GUI实验教学操作行为案例，当所述原始GUI实验教学操作行为案例符合第一要求时，为所述原始GUI实验教学操作行为所对应的图像描述特征簇配置新的结论描述向量。

在一些可能的实施例中，所述方法还包括：

为所述原始GUI实验教学操作行为配置所述新的结论描述向量；

针对每个第二结论描述向量，确定所述第二结论描述向量对应的GUI实验教学操作行为案例所对应的目标图像描述特征簇，筛选属于所述目标图像描述特征簇，且实时周期与第一结论描述向量关联的GUI实验教学操作行为案例作为拟处理GUI实验教学操作行为案例，将所述拟处理GUI实验教学操作行为案例与所述第二结论描述向量进行绑定；

基于所述GUI实验教学操作行为案例与所述结论描述向量的联系信息，调试所述模拟实验解析网络。

在一些可能的实施例中，所述方法还包括：

获取全部原始GUI实验教学操作行为案例的初始图像描述特征簇，并确定每个所述初始图像描述特征簇对应的原始GUI实验教学操作行为案例的第一统计值；

当所述原始GUI实验教学操作行为案例所对应的初始图像描述特征簇对应的第一统计值超过第一统计值门限时，确定所述原始GUI实验教学操作行为案例符合所述第一要求。

在一些可能的实施例中，所述方法还包括：

获取所述目标动态模拟实验项目的结论热力图向量；

对所述目标动态模拟实验项目的结论观点命中得分与所述结论热力图向量进行特征集成，得到全局结论输出向量；

通过实验项目评估网络对所述全局结论输出向量进行实验效应结论判别处理，得到所述目标动态模拟实验项目的实验操作质量评分。

第二方面，本发明还提供了一种图像识别跟踪系统，包括处理器和存储器；所述处理器和所述存储器通信连接，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。

第三方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。

通过本发明实施例获取目标动态模拟实验项目的多个GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征，对每个图形操作行为描述特征进行特征归纳整理，得到每个图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇；对多个图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到目标动态模拟实验项目的动态模拟实验项目卷积特征，鉴于通过GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征进行特征归纳，这样能够提升图形层面的特征归纳精度，以提升动态模拟实验项目卷积特征的特征表现质量，之后对动态模拟实验项目卷积特征进行实验效应结论判别处理，得到目标动态模拟实验项目与每个初始实验效应结论观点匹配的结论观点命中得分；当对应任一初始实验效应结论观点的结论观点命中得分大于结论观点命中得分门限时，确定目标动态模拟实验项目属于任一初始实验效应结论观点，如此，能够精准高效确定目标动态模拟实验项目所对应的实验效应结论观点，以提升交互式智能实验教学系统的智能化程度和动态模拟实验项目的可解释性。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是本发明实施例提供的一种基于交互式智能实验教学系统的图像识别跟踪方法的流程示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要说明的是，本发明的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本发明实施例所提供的方法实施例可以在图像识别跟踪系统、计算机设备或者类似的运算装置中执行。以运行在图像识别跟踪系统上为例，图像识别跟踪系统可以包括一个或多个处理器（处理器可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）和用于存储数据的存储器，可选地，上述图像识别跟踪系统还可以包括用于通信功能的传输装置。本领域普通技术人员可以理解，上述结构仅为示意，其并不对上述图像识别跟踪系统的结构造成限定。例如，图像识别跟踪系统还可包括比上述所示更多或者更少的组件，或者具有与上述所示不同的配置。

存储器可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种基于交互式智能实验教学系统的图像识别跟踪方法对应的计算机程序，处理器通过运行存储在存储器内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至图像识别跟踪系统。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括图像识别跟踪系统的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置包括一个网络适配器（Network Interface Controller，简称为NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置可以为射频（Radio Frequency，简称为RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

基于此，请参阅图1，图1是本发明实施例所提供的一种基于交互式智能实验教学系统的图像识别跟踪方法的流程示意图，该方法应用于图像识别跟踪系统，进一步可以包括步骤110-步骤150。

步骤110、获取目标动态模拟实验项目的多个GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征。

在本发明实施例中，目标动态模拟实验项目、GUI实验教学操作行为以及图形操作行为描述特征的名词解释如下。

目标动态模拟实验项目：这是指在交互式智能实验教学系统中进行的某一具体实验项目。例如，可能是关于物理、化学或生物等领域的特定实验。

GUI实验教学操作行为：这是用户在图形用户界面（GUI）上进行的实验操作行为，包括但不限于点击、拖拽、旋转等动作。

图形操作行为描述特征：这是用来描述GUI实验教学操作行为的图形特性，如操作对象的位置、大小、颜色等。

进一步地，在交互式智能实验教学系统中，图形操作行为描述特征是一个非常关键的概念，它可以帮助系统理解和跟踪用户在虚拟环境中的各种操作。示例性的，图形操作行为描述特征主要包括以下几个方面。

（1）操作对象的属性：例如位置、大小、颜色、形状等。这些信息可以帮助系统识别操作的目标，并判断其是否发生变化。

（2）操作的类型和方式：例如点击、拖拽、旋转等。不同的操作类型可能会引发不同的效果，因此对于理解用户的意图以及模拟实验结果来说非常重要。

（3）操作的时间和顺序：在某些情况下，操作的时间和顺序可能会影响实验的结果。例如，在化学实验中，加入试剂的顺序和速度就可能影响反应的结果。

（4）操作的上下文：在复杂的实验过程中，单一的操作往往需要在特定的上下文中才能被正确理解。例如，先将试管放入试管架中，再向其中添加试剂，这样的上下文信息对于理解整个实验流程非常重要。

通过收集和分析这些图形操作行为描述特征，系统可以更好地理解用户的操作，从而提供更为准确和逼真的模拟实验环境。

以一个具体的例子来说明步骤110：假设目标动态模拟实验项目是一个虚拟化学实验，学生需要在虚拟环境中进行滴定操作。在这个过程中，GUI实验教学操作行为可能包括选择滴管，拾取试剂，控制滴定速度等。每一个操作行为都有其对应的图形操作行为描述特征。例如，选择滴管时，滴管的位置、颜色、大小等信息就是该操作行为的图形操作行为描述特征。系统通过获取并分析这些特征，以理解和追踪用户的操作行为。这样的设计使得交互式智能实验教学系统能够更好地模拟和支持各种实验操作，从而提供更为深入和直观的学习体验。

步骤120、对每个所述图形操作行为描述特征进行特征归纳整理，得到每个所述图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇。

在本发明实施例中，特征归纳整理和图像描述特征簇的名词解释如下。

特征归纳整理：这是一种数据处理方法，通过分析和整理收集到的图形操作行为描述特征，将它们归类或者映射到一组更高级、更抽象的特征上。这样可以帮助系统更好地理解和识别不同的操作行为，提升系统的准确性和效率。

图像描述特征簇：在特征归纳整理过程中，可能会生成多个包含相似或相关特征的群组，每一个群组就是一个图像描述特征簇。这些特征簇可以代表某种特定的操作行为或者状态，从而帮助系统进行更高级的分析和判断。

以化学滴定实验为例来介绍步骤120：在步骤110中，系统收集了各种图形操作行为描述特征，例如滴管的位置、颜色、大小，以及用户的操作类型（点击、拖拽等）。接下来，在步骤120中，系统将对这些特征进行特征归纳整理。

例如，系统可能会发现，当用户正在执行滴定操作时，滴管的位置、颜色和大小会发生特定的变化，而这些变化都与滴定速度相关。因此，系统可以将这些特征归纳整理为一个更高级的特征——滴定速度。

在完成特征归纳整理后，系统还会生成一系列图像描述特征簇。每一个特征簇都包含了一组相似或相关的特征，代表了某种特定的操作行为或状态。例如，一个特征簇可能包括了所有与“快速滴定”相关的特征，另一个特征簇可能包括了所有与“慢速滴定”相关的特征。

步骤130、对多个所述图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目的动态模拟实验项目卷积特征。

在本发明实施例中，卷积操作和动态模拟实验项目卷积特征的名词解释如下。

卷积操作：在计算机视觉和深度学习领域，卷积操作是一种常用的图像处理技术。简单来说，它通过将一个小型矩阵（称为卷积核或滤波器）应用于图像的每个像素，从而生成一个新的图像或特征图。在这个过程中，原始图像中的局部信息会被提取出来，形成更高级、更抽象的特征。

动态模拟实验项目卷积特征：这是指通过卷积操作从图像描述特征簇中提取出来的特征。由于卷积操作能够捕捉图像的局部信息，并将其转化为高级特征，因此动态模拟实验项目卷积特征可以包含更多关于实验项目的重要信息，帮助系统进行更准确的分析和判断。

以化学滴定实验为例来介绍步骤130：在步骤120中，系统已经对图形操作行为描述特征进行了特征归纳整理，并得到了多个图像描述特征簇。每一个特征簇都包含了一组相似或相关的特征，代表了某种特定的操作行为或状态。

接下来，在步骤130中，系统将对这些特征簇执行卷积操作。例如，系统可能会用一个专门设计的卷积核，来检测滴定过程中试剂的颜色变化。在卷积操作后，系统得到了一个新的特征图，即动态模拟实验项目卷积特征。这个特征图捕捉到了试剂颜色变化的重要信息，从而可以帮助系统判断滴定是否已经完成，以及滴定的结果是否准确。

步骤140、对所述动态模拟实验项目卷积特征进行实验效应结论判别处理，得到所述目标动态模拟实验项目与每个初始实验效应结论观点匹配的结论观点命中得分。

在本发明实施例中，实验效应结论判别处理、初始实验效应结论观点以及结论观点命中得分的名词解释如下。

实验效应结论判别处理：这是指对动态模拟实验项目卷积特征进行解析和判断，以推导出实验的结果或者结论。这个过程可能涉及一系列复杂的计算和逻辑判断。

初始实验效应结论观点：这是在实验开始前，系统预设的一组可能的实验结论。它们可以帮助系统更好地理解实验的目标，以及可能的结果。

结论观点命中得分：这是评估实验效应结论判别处理结果与初始实验效应结论观点匹配程度的一种方法。每个初始实验效应结论观点都会有一个对应的命中得分，得分越高，表示该观点与实验结果的匹配程度越高。

举一个化学滴定实验为例来说明步骤140：在步骤130中，系统通过卷积操作得到了动态模拟实验项目卷积特征，捕捉到了试剂颜色变化的重要信息。接下来，在步骤140中，系统将对这些特征进行实验效应结论判别处理。

系统首先会参考一组初始实验效应结论观点。例如，可能的观点包括：“滴定已完成，结果准确”、“滴定已完成，但结果不准确”或者“滴定尚未完成”。

然后，系统将根据动态模拟实验项目卷积特征来判断哪一个观点最接近实际情况，并为每个观点计算一个命中得分。如果某个观点的命中得分超过了预设的门槛值，那么就可以认为该观点是当前实验的效应结论。

步骤150、当对应任一初始实验效应结论观点的结论观点命中得分大于结论观点命中得分门限时，将所述任一初始实验效应结论观点确定为所述目标动态模拟实验项目的当前实验效应结论观点。

在本发明实施例中，结论观点命中得分门限和当前实验效应结论观点的名词解释如下。

结论观点命中得分门限：这是一个预设的阈值，用于评判实验效应结论判别处理结果的准确性。如果某个结论观点的命中得分超过了这个门限值，那么系统就会认为这个结论观点是正确的。

结论观点命中得分：这是在实验效应结论判别处理过程中，每个初始实验效应结论观点得到的得分。得分越高，表示该观点与实验结果的匹配程度越高。

以化学滴定实验为例来说明步骤150：在步骤140中，系统已经对动态模拟实验项目卷积特征进行了实验效应结论判别处理，并计算出了各个初始实验效应结论观点的命中得分。

例如，假设有三个观点：“滴定已完成，结果准确”、“滴定已完成，但结果不准确”和“滴定尚未完成”。在实验效应结论判别处理后，这三个观点的命中得分分别为0.8、0.2和0.1。

然后，在步骤150中，系统将会参考一个预设的结论观点命中得分门限，例如0.7。由于“滴定已完成，结果准确”这个观点的命中得分（0.8）超过了门限值（0.7），因此系统就会认为这个观点是正确的。

通过这样的处理，交互式智能实验教学系统可以更好地理解和模拟用户的操作行为，提供更准确、更逼真的模拟实验环境。

可见，应用步骤110-步骤150，通过本发明实施例获取目标动态模拟实验项目的多个GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征，对每个图形操作行为描述特征进行特征归纳整理，得到每个图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇；对多个图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到目标动态模拟实验项目的动态模拟实验项目卷积特征，鉴于通过GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征进行特征归纳，这样能够提升图形层面的特征归纳精度，以提升动态模拟实验项目卷积特征的特征表现质量，之后对动态模拟实验项目卷积特征进行实验效应结论判别处理，得到目标动态模拟实验项目与每个初始实验效应结论观点匹配的结论观点命中得分；当对应任一初始实验效应结论观点的结论观点命中得分大于结论观点命中得分门限时，确定目标动态模拟实验项目属于任一初始实验效应结论观点，如此，能够精准高效确定目标动态模拟实验项目所对应的实验效应结论观点，以提升交互式智能实验教学系统的智能化程度和动态模拟实验项目的可解释性。

详细的，本发明实施例通过对图形操作行为描述特征的归纳整理，将复杂的GUI实验教学操作行为转化为一系列更高级、更抽象的图像描述特征簇。这种归纳整理能够提升图形层面的特征归纳精度，从而提升了动态模拟实验项目卷积特征的特征表现质量。

具体来说，如果没有进行特征归纳整理，系统可能需要处理大量的原始数据，并且在这些数据中寻找有用的信息，这既耗时又容易出错。而通过特征归纳整理，系统可以快速地识别出关键的操作行为和状态，从而大大提升了系统的效率和准确性。

在得到了动态模拟实验项目卷积特征后，系统还会进行实验效应结论判别处理。这是一个基于逻辑推理和深度学习的过程，可以帮助系统从卷积特征中提取出重要的信息，并据此生成实验的结果或者结论。

在实验效应结论判别处理过程中，系统还会计算出每个初始实验效应结论观点的命中得分。这个得分反映了该观点与实验结果的匹配程度。通过设置一个结论观点命中得分门限，系统可以准确地判断出哪个观点是正确的。

通过这样的处理，本发明实施例不仅能够精准高效地确定目标动态模拟实验项目所对应的实验效应结论观点，而且还提升了交互式智能实验教学系统的智能化程度和动态模拟实验项目的可解释性。

例如，在进行化学滴定实验时，系统可以通过特征归纳整理和卷积操作，快速地识别出用户的操作行为（如滴定速度、试剂的颜色变化等），并据此生成实验的结果。同时，通过计算命中得分，系统还可以判断出用户的操作是否符合预期，以及实验结果是否准确。这样，无论是教师还是学生，都可以更好地理解和评估实验过程，从而获得更深入的学习体验。

在一些可能的实施例中，步骤110所描述的获取目标动态模拟实验项目的多个GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征，包括步骤111。

步骤111、针对每个所述GUI实验教学操作行为实施如下步骤1111-步骤1113。

步骤1111、对所述GUI实验教学操作行为中的手势输入命令进行特征提炼操作，得到手势输入命令图像特征。

步骤1112、对所述GUI实验教学操作行为中的已跟踪行为节点数进行区间数值映射，得到行为节点量化特征。

其中，区间数值映射包括归一化处理。

步骤1113、对所述手势输入命令图像特征与所述行为节点量化特征进行特征集成，得到所述GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征。

在上述实施例中，手势输入命令图像特征是通过对GUI实验教学操作行为中的手势输入命令进行特征提炼操作得到的特征。它能够表达用户通过手势进行的各种操作，如滑动、点击等。行为节点量化特征是通过对GUI实验教学操作行为中的已跟踪行为节点数进行区间数值映射得到的特征。这个特征反映了用户操作过程中涉及的行为节点数量。特征集成是将手势输入命令图像特征与行为节点量化特征进行结合，形成一个更全面、更综合的图形操作行为描述特征。

以化学滴定实验为例来说明步骤1111-步骤1113。

在步骤1111中，系统首先会对用户的手势输入命令进行特征提炼操作。例如，如果用户正在通过滑动滴管进行滴定，那么系统就会提取出与此相关的手势输入命令图像特征。

然后，在步骤1112中，系统还会对用户操作过程中的已跟踪行为节点数进行区间数值映射，得到行为节点量化特征。例如，如果用户已经完成了滴定并开始观察颜色变化，那么行为节点量化特征可能会包括滴定步骤和观察步骤。

最后，在步骤1113中，系统将手势输入命令图像特征与行为节点量化特征进行特征集成，得到GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征。这个描述特征包含了用户操作的全面信息，可以帮助系统更好地理解和模拟用户的行为。

可见，通过对每个GUI实验教学操作行为实施上述步骤，本发明实施例能够从多个维度提取出用户操作的关键特征，从而提升了系统对用户操作的理解和识别能力。同时，通过特征集成，系统还可以将各个特征融合在一起，形成一个更全面、更准确的图形操作行为描述特征。这样，无论是在实时交互还是在后期分析中，系统都能提供更高质量的服务。

在一些可选的实施例中，步骤130中的对多个所述图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目的动态模拟实验项目卷积特征，包括步骤131-步骤135。

步骤131、从多个所述GUI实验教学操作行为中获取所述目标动态模拟实验项目是输入型实验项目的第一GUI实验教学操作行为。

步骤132、从多个所述GUI实验教学操作行为中获取所述目标动态模拟实验项目是反馈型实验项目的第二GUI实验教学操作行为。

步骤133、基于每个所述第一GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目的输入型实验项目卷积特征。

步骤134、基于每个所述第二GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目的反馈型实验项目卷积特征。

步骤135、对多个所述GUI实验教学操作行为的时序特征、所述目标动态模拟实验项目的输入型实验项目卷积特征、所述目标动态模拟实验项目的反馈型实验项目卷积特征进行特征集成，得到所述目标动态模拟实验项目的动态模拟实验项目卷积特征。

在本发明实施例中，输入型实验项目卷积特征是基于第一GUI实验教学操作行为（即输入型实验项目）的图形操作行为描述特征对应的图像描述特征簇进行卷积操作得到的特征。这个特征反映了用户在实验开始阶段的操作情况。反馈型实验项目卷积特征是基于第二GUI实验教学操作行为（即反馈型实验项目）的图形操作行为描述特征对应的图像描述特征簇进行卷积操作得到的特征。这个特征反映了用户在接收系统反馈后的操作情况。时序特征是关于GUI实验教学操作行为的时间信息，例如操作的顺序、频率或持续时间等。

以化学滴定实验为例来说明步骤131-步骤135。

在步骤131中，系统首先从所有GUI实验教学操作行为中获取第一次操作行为，这是一个输入型实验项目。例如，用户可能会在这个阶段选择试剂，并设置滴定速度。

然后，在步骤132中，系统会获取第二次操作行为，这是一个反馈型实验项目。例如，用户可能在接收到系统的反馈后，调整滴定速度或者更换试剂。

接下来，在步骤133和步骤134中，系统会分别对输入型实验项目和反馈型实验项目执行卷积操作，得到输入型实验项目卷积特征和反馈型实验项目卷积特征。

最后，在步骤135中，系统将所有GUI实验教学操作行为的时序特征、输入型实验项目卷积特征、以及反馈型实验项目卷积特征进行特征集成，得到动态模拟实验项目卷积特征。

更为详细地，输入型实验项目和反馈型实验项目是对用户交互行为的一种分类方法。

输入型实验项目主要涉及用户向系统输入信息或指令的操作。例如，在化学滴定实验中，用户选择试剂、设置滴定速度等操作都可以被视为输入型实验项目。对于这类项目，重点在于理解用户的操作目标，并正确识别和处理用户的输入。

反馈型实验项目主要涉及用户根据系统反馈进行的操作。例如，在化学滴定实验中，用户可能会在观察到颜色变化后调整滴定速度，这就是一个典型的反馈型实验项目。对于这类项目，重点在于理解用户如何利用系统的反馈来调整自己的操作，并从中获取有价值的信息。

将用户操作按照输入型和反馈型进行区分和处理，有助于系统更准确地理解用户的操作意图，从而提供更精确的反馈。同时，也能够更好地跟踪和记录用户的操作过程，有利于后期的分析和评估。

此外，通过对输入型实验项目和反馈型实验项目的卷积特征进行集成，系统可以得到一个更全面、更详细的描述用户操作行为的特征。这不仅可以帮助系统更好地模拟和理解实验过程，而且也有利于提高实验结果的可解释性。

例如，在化学滴定实验中，系统可以通过分析输入型实验项目卷积特征，了解用户在开始阶段的操作惯和策略；通过分析反馈型实验项目卷积特征，了解用户如何根据颜色变化调整滴定速度。这些信息对于理解实验过程、评估实验结果以及指导用户改进操作都非常有用。

总的来说，通过区分和集成输入型实验项目和反馈型实验项目的卷积特征，本发明实施例能够更全面、更深入地理解用户的操作行为，从而提供更高质量的教学服务。

在另一些可选的实施例中，步骤133中的基于每个所述第一GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目的输入型实验项目卷积特征，包括步骤1331-步骤1333。

步骤1331、获取最少一个所述第一GUI实验教学操作行为中对应每个反馈型实验项目的第三GUI实验教学操作行为。

步骤1332、针对每个所述反馈型实验项目，基于对应所述反馈型实验项目的第三GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目针对所述反馈型实验项目的输入型实验项目卷积特征。

步骤1333、对所述目标动态模拟实验项目针对每个所述反馈型实验项目的输入型实验项目卷积特征进行拼接操作，得到所述目标动态模拟实验项目的输入型实验项目卷积特征。

在本发明实施例中，第三GUI实验教学操作行为是指在输入型实验项目中对应每个反馈型实验项目的操作行为。也就是说，用户在得到系统的反馈后，对输入型实验项目进行的调整或修改操作。针对反馈型实验项目的输入型实验项目卷积特征是基于第三GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征对应的图像描述特征簇执行卷积操作得到的特征。这个特征反映了用户在得到反馈后，如何调整输入型实验项目的操作情况。拼接操作是将目标动态模拟实验项目针对每个反馈型实验项目的输入型实验项目卷积特征组合在一起，形成一个更全面、更综合的输入型实验项目卷积特征。

以化学滴定实验为例来说明步骤1331-步骤1333。

在步骤1331中，系统首先获取最少一个第三GUI实验教学操作行为，例如用户在观察到颜色变化后，调整滴定速度的操作。

然后，在步骤1332中，系统针对每个反馈型实验项目（例如颜色变化），基于第三GUI实验教学操作行为（例如调整滴定速度）的图形操作行为描述特征执行卷积操作，得到针对该反馈型实验项目的输入型实验项目卷积特征。

最后，在步骤1333中，系统将针对每个反馈型实验项目的输入型实验项目卷积特征进行拼接操作，得到目标动态模拟实验项目的输入型实验项目卷积特征。

以上步骤的有益效果在于：通过考虑用户在得到反馈后对输入型实验项目的调整操作，本发明实施例能够更全面、更深入地理解用户的操作行为。这不仅可以帮助系统更准确地模拟和预测实验过程，而且也有利于提高实验结果的可解释性。同时，通过拼接操作，系统还能得到一个包含多个反馈型实验项目信息的综合特征，这对于理解复杂实验过程非常有用。

在一些可选的实施例中，步骤1332中的基于对应所述反馈型实验项目的第三GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目针对所述反馈型实验项目的输入型实验项目卷积特征，包括步骤13321。

步骤13321、针对所述特征归纳整理的每个图像描述特征簇实施如下步骤13321a-步骤13321b。

步骤13321a、获取最少一个所述第三GUI实验教学操作行为中图形操作行为描述特征属于所述图像描述特征簇的第三GUI实验教学操作行为的第一统计值，并将每个所述图像描述特征簇的第一统计值作为对应所述图像描述特征簇的描述变量。

步骤13321b、基于每个所述图像描述特征簇对应的分布标签，将多个所述图像描述特征簇的描述变量进行特征集成，得到所述目标动态模拟实验项目针对所述反馈型实验项目的输入型实验项目卷积特征。

在本发明实施例中，第一统计值是获取的至少一个第三GUI实验教学操作行为中图形操作行为描述特征属于图像描述特征簇的统计值。它可以反映该特征簇内部数据的某种统计信息，如平均值、最大值、最小值、方差等。描述变量是基于第一统计值得到的对应图像描述特征簇的描述性信息。它能够以更简洁、更直观的方式反映出特征簇的主要特性。分布标签是每个图像描述特征簇对应的标签，通常用来表示该特征簇在整体特征空间中的位置或者分布情况。

以化学滴定实验为例来说明步骤13321a-步骤13321b。

在步骤13321a中，系统首先会获取至少一个第三GUI实验教学操作行为中图形操作行为描述特征属于图像描述特征簇的第一统计值。例如，如果第三GUI实验教学操作行为包括调整滴定速度和观察颜色变化，那么系统可能会计算出这两个操作行为的平均滴定速度和颜色变化程度，作为第一统计值。然后，系统将每个图像描述特征簇的第一统计值作为对应图像描述特征簇的描述变量。

接下来，在步骤13321b中，系统会基于每个图像描述特征簇对应的分布标签，将多个图像描述特征簇的描述变量进行特征集成，得到目标动态模拟实验项目针对反馈型实验项目的输入型实验项目卷积特征。

通过引入第一统计值和描述变量，本发明实施例能够更有效地提取和利用图形操作行为描述特征的信息，从而提升了卷积特征的质量和实用性。同时，通过考虑分布标签，系统还能更好地理解和处理不同图像描述特征簇的关系，从而提高了特征集成的效果。这些都有助于提升系统对用户操作行为的理解和模拟能力，以及提高实验结果的准确性和可解释性。

在一些示例性设计思路下，步骤134中的基于每个所述第二GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目的反馈型实验项目卷积特征，包括步骤1341-步骤1343。

步骤1341、获取最少一个所述第二GUI实验教学操作行为中对应每个输入型实验项目的第四GUI实验教学操作行为。

步骤1342、针对每个所述输入型实验项目，基于对应所述输入型实验项目的第四GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目针对所述输入型实验项目的反馈型实验项目卷积特征。

步骤1343、对所述目标动态模拟实验项目针对每个所述输入型实验项目的反馈型实验项目卷积特征进行拼接操作，得到所述目标动态模拟实验项目的反馈型实验项目卷积特征。

在本发明实施例中，第四GUI实验教学操作行为是指在反馈型实验项目中对应每个输入型实验项目的操作行为。也就是说，用户在得到系统的反馈后，对反馈型实验项目进行的调整或修改操作。针对输入型实验项目的反馈型实验项目卷积特征是基于第四GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征对应的图像描述特征簇执行卷积操作得到的特征。这个特征反映了用户在得到反馈后，如何调整反馈型实验项目的操作情况。

以化学滴定实验为例来说明步骤1341-步骤1343。

在步骤1341中，系统首先获取最少一个第四GUI实验教学操作行为，例如用户在观察到颜色变化后，根据此反馈调整滴定速度的操作。

然后，在步骤1342中，系统针对每个输入型实验项目（例如滴定速度），基于第四GUI实验教学操作行为（例如调整滴定速度）的图形操作行为描述特征执行卷积操作，得到针对该输入型实验项目的反馈型实验项目卷积特征。

最后，在步骤1343中，系统将针对每个输入型实验项目的反馈型实验项目卷积特征进行拼接操作，得到目标动态模拟实验项目的反馈型实验项目卷积特征。

通过考虑用户在得到反馈后对反馈型实验项目的调整操作，本发明实施例能够更全面、更深入地理解用户的操作行为。这不仅可以帮助系统更准确地模拟和预测实验过程，而且也有利于提高实验结果的可解释性。同时，通过拼接操作，系统还能得到一个包含多个输入型实验项目信息的综合特征，这对于理解复杂实验过程非常有用。

在一些可选的实施例中，步骤1342所描述的基于对应所述输入型实验项目的第四GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目针对所述输入型实验项目的反馈型实验项目卷积特征，包括步骤13421。

步骤13421、针对所述特征归纳整理的每个图像描述特征簇实施步骤13421a-步骤13421b。

步骤13421a、获取最少一个所述第四GUI实验教学操作行为中图形操作行为描述特征属于所述图像描述特征簇的第四GUI实验教学操作行为的第二统计值，并将每个所述图像描述特征簇的第二统计值作为对应所述图像描述特征簇的描述变量。

步骤13421b、基于每个所述图像描述特征簇对应的分布标签，将多个所述图像描述特征簇的描述变量进行特征集成，得到所述目标动态模拟实验项目针对所述输入型实验项目的反馈型实验项目卷积特征。

在本发明实施例中，第二统计值是获取的至少一个第四GUI实验教学操作行为中图形操作行为描述特征属于图像描述特征簇的统计值。它可以反映该特征簇内部数据的某种统计信息，如平均值、最大值、最小值、方差等。

以化学滴定实验为例来说明步骤13421a-步骤13421b。

在步骤13421a中，系统首先会获取至少一个第四GUI实验教学操作行为中图形操作行为描述特征属于图像描述特征簇的第二统计值。例如，如果第四GUI实验教学操作行为包括调整滴定速度和观察颜色变化，那么系统可能会计算出这两个操作行为的平均滴定速度和颜色变化程度，作为第二统计值。然后，系统将每个图像描述特征簇的第二统计值作为对应图像描述特征簇的描述变量。

接下来，在步骤13421b中，系统会基于每个图像描述特征簇对应的分布标签，将多个图像描述特征簇的描述变量进行特征集成，得到目标动态模拟实验项目针对输入型实验项目的反馈型实验项目卷积特征。

通过引入第二统计值和描述变量，本发明实施例能够更有效地提取和利用图形操作行为描述特征的信息，从而提升了卷积特征的质量和实用性。同时，通过考虑分布标签，系统还能更好地理解和处理不同图像描述特征簇的关系，从而提高了特征集成的效果。这些都有助于提升系统对用户操作行为的理解和模拟能力，以及提高实验结果的准确性和可解释性。

在一些可选的实施例中，所述方法还包括步骤210-步骤250。

步骤210、获取目标动态模拟实验项目案例的多个GUI实验教学操作行为案例的图形操作行为描述特征案例。

步骤220、对每个所述图形操作行为描述特征案例进行特征归纳整理，得到每个所述图形操作行为描述特征案例所对应的图像描述特征簇。

步骤230、对多个所述图形操作行为描述特征案例所对应的图像描述特征簇执行卷积操作，得到所述目标动态模拟实验项目的动态模拟实验项目卷积特征案例。

步骤240、通过动态模拟实验项目识别网络对所述动态模拟实验项目卷积特征案例进行实验效应结论判别处理，得到所述目标动态模拟实验项目案例属于每个初始实验效应结论观点的结论观点命中得分。

步骤250、基于所述目标动态模拟实验项目案例属于每个初始实验效应结论观点的结论观点命中得分与所述目标动态模拟实验项目案例属于每个初始实验效应结论观点的结论观点先验得分之间的区别，确定第一网络代价，并基于所述第一网络代价优化所述动态模拟实验项目识别网络。

在本发明实施例中，图形操作行为描述特征案例是获取的目标动态模拟实验项目案例中多个GUI实验教学操作行为的图形操作行为描述特征。每个案例可以看作是一个训练样本。动态模拟实验项目卷积特征案例是对多个图形操作行为描述特征案例所对应的图像描述特征簇执行卷积操作得到的特征案例。结论观点命中得分是通过动态模拟实验项目识别网络对动态模拟实验项目卷积特征案例进行实验效应结论判别处理得到的结果。它反映了该案例属于每个初始实验效应结论观点的可能性。结论观点先验得分是在没有任何额外信息的情况下，根据先验知识或经验判断该案例属于每个初始实验效应结论观点的可能性。第一网络代价是基于结论观点命中得分与结论观点先验得分之间的区别确定的代价。该代价用于优化动态模拟实验项目识别网络，使其能更准确地判断实验效应结论。

假设有一个动态模拟滴定实验的案例集，其中包含各种不同的GUI实验教学操作行为案例，例如快速滴定、慢速滴定、中断滴定等。每个案例都记录了实验过程中用户的操作行为和产生的实验结果，如颜色变化、PH值变化等。

在步骤210中，系统获取这些操作行为的图形操作行为描述特征案例，比如滴定的速度、滴定的次数等。

接下来，在步骤220中，系统根据这些图形操作行为描述特征案例进行特征归纳整理，将相似的特征归纳到同一图像描述特征簇，例如所有“快速滴定”的案例可能被归入一个特征簇。

然后，在步骤230中，系统对每个图像描述特征簇执行卷积操作，从而提取出更深层次的特征信息，得到所述目标动态模拟实验项目的动态模拟实验项目卷积特征案例。例如，通过卷积操作，系统可能会发现快速滴定通常会导致颜色变化更快。

在步骤240中，系统通过动态模拟实验项目识别网络对卷积特征案例进行实验效应结论判别处理，得到所述目标动态模拟实验项目案例属于每个初始实验效应结论观点的结论观点命中得分。例如，系统可能会预测出在快速滴定的情况下，实验结果是否会达到预期。

最后，在步骤250中，系统基于结论观点命中得分与结论观点先验得分之间的区别，确定第一网络代价，并基于所述第一网络代价优化所述动态模拟实验项目识别网络。例如，如果预测的结论观点命中得分和实际结果差距较大，那么网络代价就会比较高，系统就需要调整网络参数以减小这种差距。

以上步骤有助于提升模拟实验的精度和效率，同时也有助于从用户的操作行为中提取有用信息，改进教学方法。

在另一些可能的实施例中，所述方法还包括步骤310-步骤330。

步骤310、获取结论描述向量与所述图像描述特征簇之间的联系信息。

步骤320、从所述目标动态模拟实验项目的动态模拟实验项目卷积特征中获取每个所述图像描述特征簇的置信系数。

步骤330、当所述图像描述特征簇的置信系数超过置信系数门限时，将所述图像描述特征簇对应的结论描述向量作为所述目标动态模拟实验项目与所述任一初始实验效应结论观点匹配的观点支持向量。

在本发明实施例中，结论描述向量是一个表示实验结果或者结论的向量，它反映了实验结果的特性或属性。置信系数是一个衡量图像描述特征簇在动态模拟实验项目卷积特征中的重要程度或可信度的值。置信系数门限是一个预设的值，用来决定哪些图像描述特征簇的置信系数足够高，可以被视为有效或可信的。观点支持向量是一个由图像描述特征簇对应的结论描述向量构成的向量，用于表示目标动态模拟实验项目与任一初始实验效应结论观点的匹配程度。

以化学滴定实验为例来说明步骤310-步骤330。

在步骤310中，系统首先获取结论描述向量与图像描述特征簇之间的联系信息。例如，如果在历史数据中，快速滴定通常会导致颜色变化更快，那么这种联系信息可能就是将“快速滴定”这一图像描述特征簇与“颜色变化快”这一结论描述向量关联起来。

接下来，在步骤320中，系统从目标动态模拟实验项目的动态模拟实验项目卷积特征中获取每个图像描述特征簇的置信系数。例如，如果在一个特定的滴定实验中，用户采用了快速滴定，那么“快速滴定”这一图像描述特征簇的置信系数可能就会比较高。

然后，在步骤330中，当图像描述特征簇的置信系数超过置信系数门限时，系统将图像描述特征簇对应的结论描述向量作为目标动态模拟实验项目与任一初始实验效应结论观点匹配的观点支持向量。例如，如果“快速滴定”的置信系数超过了预设的门限，那么“颜色变化快”这一结论描述向量就会被视为观点支持向量。

通过考虑置信系数和结论描述向量，本发明实施例能够更精确地判断目标动态模拟实验项目与初始实验效应结论观点的匹配程度，从而提升了实验结果的准确性和可解释性。同时，通过引入置信系数门限，系统还能有效地过滤掉不够重要或者不可信的信息，进一步提高了判断的准确性。

在另一些可能的实施例中，在步骤310所描述的获取结论描述向量与所述图像描述特征簇之间的联系信息之前，所述方法还包括步骤410-步骤430。

步骤410、获取多个GUI实验教学操作行为案例的图形操作行为描述特征案例。

步骤420、对每个所述图形操作行为描述特征案例进行特征归纳整理，得到每个所述图形操作行为描述特征案例所对应的图像描述特征簇，并通过模拟实验解析网络对每个所述图形操作行为描述特征案例进行模拟实验解析处理，得到每个所述图形操作行为描述特征案例所对应的结论描述向量。

步骤430、获取实时周期与第一结论描述向量关联的GUI实验教学操作行为案例作为原始GUI实验教学操作行为案例，针对每个所述原始GUI实验教学操作行为案例，当所述原始GUI实验教学操作行为案例符合第一要求时，为所述原始GUI实验教学操作行为所对应的图像描述特征簇配置新的结论描述向量。

在本发明实施例中，模拟实验解析网络是一个专门用于解析模拟实验的网络。它可以根据图形操作行为描述特征案例，生成对应的结论描述向量。实时周期通常指的是实验过程中的某个时间点或时间段。第一结论描述向量是模拟实验解析网络生成的结论描述向量，它反映了实验结果的特性或属性。原始GUI实验教学操作行为案例是在实时周期内，与第一结论描述向量关联的GUI实验教学操作行为案例。第一要求是预设的一种条件或标准，只有满足该要求的原始GUI实验教学操作行为案例，才会被分配新的结论描述向量。

以化学滴定实验为例来说明步骤410-步骤430。

在步骤410中，系统首先获取多个GUI实验教学操作行为案例的图形操作行为描述特征案例，例如用户调整滴定速度和观察颜色变化的操作行为。

然后，在步骤420中，系统对每个图形操作行为描述特征案例进行特征归纳整理，得到每个图形操作行为描述特征案例所对应的图像描述特征簇，并通过模拟实验解析网络对每个图形操作行为描述特征案例进行模拟实验解析处理，得到每个图形操作行为描述特征案例所对应的结论描述向量。例如，系统可能会预测出在快速滴定的情况下，实验结果是否会达到预期。

接着，在步骤430中，系统获取实时周期与第一结论描述向量关联的GUI实验教学操作行为案例作为原始GUI实验教学操作行为案例，例如在实时周期内用户正在进行的滴定操作。然后，当原始GUI实验教学操作行为案例符合第一要求时，例如滴定操作已经完成，系统会为原始GUI实验教学操作行为所对应的图像描述特征簇配置新的结论描述向量。

如此，可以使系统更好地理解并记录实验过程中的变化，从而提供更准确的模拟和预测。此外，通过使用模拟实验解析网络，可以根据图形操作行为描述特征案例生成结论描述向量，从而得到对实验结果的更深入理解。同时，这也有助于提升实验结果的准确性和可解释性。

在另一些可选的设计思路下，所述方法还包括步骤510-步骤530。

步骤510、为所述原始GUI实验教学操作行为配置所述新的结论描述向量。

步骤520、针对每个第二结论描述向量，确定所述第二结论描述向量对应的GUI实验教学操作行为案例所对应的目标图像描述特征簇，筛选属于所述目标图像描述特征簇，且实时周期与第一结论描述向量关联的GUI实验教学操作行为案例作为拟处理GUI实验教学操作行为案例，将所述拟处理GUI实验教学操作行为案例与所述第二结论描述向量进行绑定。

步骤530、基于所述GUI实验教学操作行为案例与所述结论描述向量的联系信息，调试所述模拟实验解析网络。

在本发明实施例中，第二结论描述向量是一个表示实验结果或者结论的向量，它反映了实验结果的特性或属性，这可能与第一结论描述向量有所不同。目标图像描述特征簇是由第二结论描述向量对应的GUI实验教学操作行为案例所对应的图像描述特征簇。拟处理GUI实验教学操作行为案例是在实时周期内，属于目标图像描述特征簇，并且与第一结论描述向量关联的GUI实验教学操作行为案例。

以化学滴定实验为例来说明步骤510-步骤530。

在步骤510中，系统首先为原始GUI实验教学操作行为配置新的结论描述向量。例如，如果原始操作是快速滴定，那么新的结论描述向量可能是“颜色变化快”。

接着，在步骤520中，系统针对每个第二结论描述向量，确定该结论描述向量对应的GUI实验教学操作行为案例所对应的目标图像描述特征簇，并筛选出属于该特征簇，且实时周期与第一结论描述向量关联的GUI实验教学操作行为案例作为拟处理GUI实验教学操作行为案例。例如，如果第二结论描述向量是“颜色变化慢”，那么系统可能会选择所有与慢速滴定相关的操作行为案例。

最后，在步骤530中，系统基于GUI实验教学操作行为案例与结论描述向量的联系信息，调试模拟实验解析网络。例如，系统可能会根据新的训练数据调整网络参数，以提高对类似情况的预测准确性。

如此，可以使系统更好地理解并记录实验过程中的变化，从而提供更准确的模拟和预测。同时，通过使用模拟实验解析网络，可以根据图形操作行为描述特征案例生成结论描述向量，从而得到对实验结果的更深入理解。此外，这也有助于提升实验结果的准确性和可解释性。

在一些可能的设计思路下，所述方法还包括步骤610-步骤620。

步骤610、获取全部原始GUI实验教学操作行为案例的初始图像描述特征簇，并确定每个所述初始图像描述特征簇对应的原始GUI实验教学操作行为案例的第一统计值。

步骤620、当所述原始GUI实验教学操作行为案例所对应的初始图像描述特征簇对应的第一统计值超过第一统计值门限时，确定所述原始GUI实验教学操作行为案例符合所述第一要求。

在本发明实施例中，初始图像描述特征簇是所有原始GUI实验教学操作行为案例所对应的图像描述特征簇。第一统计值是每个初始图像描述特征簇对应的原始GUI实验教学操作行为案例的某种统计值。它可能代表某种特性或者属性的度量，例如频率、平均值等。第一统计值门限是预设的一个值，用来决定哪些原始GUI实验教学操作行为案例的第一统计值足够高，可以被视为满足第一要求的。

以化学滴定实验为例来说明步骤610-步骤620。

在步骤610中，系统首先获取全部原始GUI实验教学操作行为案例的初始图像描述特征簇，并确定每个初始图像描述特征簇对应的原始GUI实验教学操作行为案例的第一统计值。例如，如果原始操作是快速滴定，那么初始图像描述特征簇可能是所有与快速滴定相关的操作行为案例，而第一统计值可能是这些案例的平均滴定速度。

接着，在步骤620中，当原始GUI实验教学操作行为案例所对应的初始图像描述特征簇对应的第一统计值超过第一统计值门限时，系统确定原始GUI实验教学操作行为案例符合第一要求。例如，如果平均滴定速度超过了预设的门限，那么系统可能会认为这些快速滴定的操作行为案例符合第一要求。

通过考虑初始图像描述特征簇和第一统计值，本发明实施例能够更精确地判断哪些原始GUI实验教学操作行为案例满足第一要求，从而更准确地生成结论描述向量。同时，通过引入第一统计值门限，系统还能有效地过滤掉不满足要求的信息，进一步提高了判断的准确性。

在一些可能的设计思路下，所述方法还包括步骤710-步骤730。

步骤710、获取所述目标动态模拟实验项目的结论热力图向量。

步骤720、对所述目标动态模拟实验项目的结论观点命中得分与所述结论热力图向量进行特征集成，得到全局结论输出向量。

步骤730、通过实验项目评估网络对所述全局结论输出向量进行实验效应结论判别处理，得到所述目标动态模拟实验项目的实验操作质量评分。

在本发明实施例中，结论热力图向量是一个表示实验结果或者结论的向量，它反映了各种可能的实验结果或结论的重要性或热度。特征集成是一个将多个特征（如结论观点命中得分和结论热力图向量）融合在一起的过程，从而得到一个全局的、综合的特征向量。全局结论输出向量是一个通过特征集成得到的向量，它包含了所有相关特征的信息。实验项目评估网络是一个专门用于对全局结论输出向量进行评估的网络，它可以生成实验操作质量评分。实验操作质量评分是由实验项目评估网络生成的一个值，它表示实验操作的质量或效果。

以化学滴定实验为例来说明步骤710-步骤730。

在步骤710中，系统首先获取目标动态模拟实验项目的结论热力图向量。例如，该向量可能表示在滴定实验中，各种不同滴定速度对实验结果的影响程度。

然后，在步骤720中，系统对目标动态模拟实验项目的结论观点命中得分与结论热力图向量进行特征集成，得到全局结论输出向量。例如，如果快速滴定的命中得分很高，且在热力图向量中也显示出较大的影响，那么在全局结论输出向量中，快速滴定的重要性可能会被进一步提升。

最后，在步骤730中，通过实验项目评估网络对全局结论输出向量进行实验效应结论判别处理，得到目标动态模拟实验项目的实验操作质量评分。例如，如果全局结论输出向量表明用户的滴定操作非常准确，那么实验操作质量评分可能会很高。

通过考虑结论热力图向量和结论观点命中得分，本发明实施例能够更全面地考虑所有相关信息，从而生成更准确的全局结论输出向量。同时，通过使用实验项目评估网络，可以根据全局结论输出向量生成实验操作质量评分，从而更好地评价实验操作的质量或效果。

进一步地，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。

在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。