基于大模型与网状网络的智能设备协同管理方法

本发明涉及智能教学管理技术领域，具体涉及一种基于大模型与网状网络的智能设备协同管理方法。本发明包括如下步骤：S1、网状网络及智能设备的构建；S2、教育资源效用预估；S3、预估不确定性全面获取；S4、预估结果资源分配决策。本发明通过围绕基于区块链的P2P协议搭建教育分布式网络构建网状网络及智能设备，开展数据收集与预处理、深度学习模型训练与评估部署实现教育资源效用预估，利用贝叶斯神经网络获取并量化预估不确定性并集成到资源分配平台，基于不确定性制定决策规则、实现并测试决策算法、集成到平台执行并建立监控机制动态调整优化，从而更合理有效地实现智能设备协同管理下的教育资源分配。