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龙图腾网获悉深圳市同立方科技有限公司申请的专利一种基于数字孪生的虚拟教学数据交互方法及系统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：CN119722404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510242313.6，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种基于数字孪生的虚拟教学数据交互方法及系统是由丁丁;张豪;陈开麟;陈琳设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的虚拟教学数据交互方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的虚拟教学数据交互方法及系统，方法包括获取音频和视频数据；根据所述数据确定波动范围，得到变化类型；根据所述变化类型对数据进行聚类，得到聚类数据集和孤立数字信息；构建数字孪生虚拟教学模型；对孤立数字信息进行模拟，得到输出变化量，并进行参数设置；确定数据异常度并结合数字孪生虚拟教学模型的预测准确率，制定虚拟教学数据交互决策。本方法能够提高虚拟教学数据交互决策的准确性。

本发明授权一种基于数字孪生的虚拟教学数据交互方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的虚拟教学数据交互方法，其特征在于，由计算机执行，包括： 获取教学数据中的音频数据和视频数据； 根据所述音频数据和所述视频数据确定波动范围； 根据所述波动范围与预设的标准波动范围进行判断，根据判断结果确定变化类型； 根据所述变化类型将数字信息输入至预先训练的孤立森林模型得到聚类数据集和孤立数字信息； 根据所述聚类数据集构建初始数字孪生虚拟教学模型，并对所述初始数字孪生虚拟教学模型进行训练,得到数字孪生虚拟教学模型； 对所述孤立数字信息进行虚拟教学模拟得到输出变化量，并根据所述输出变化量对所述孤立数字信息进行参数设置； 根据所述参数设置后的孤立数字信息确定数据异常度，并结合所述数字孪生虚拟教学模型的预测准确率，制定虚拟教学数据交互决策； 其中，根据所述变化类型将所述音频数据和视频数据输入至预先训练的孤立森林模型得到聚类数据集和孤立数字信息，包括： 根据所述变化类型选取相应的所述数字信息作为所述孤立森林模型的输入数据； 所述孤立森林模型通过构建多棵孤立树进行识别的方法对所述输入数据进行聚类处理； 根据聚类处理结果，将所述输入数据分为所述聚类数据集和所述孤立数字信息； 其中，根据所述变化类型将数字信息输入至预先训练的孤立森林模型得到聚类数据集和孤立数字信息，其中，所述孤立森林模型的训练过程，包括： 从所述数字信息中提取波形特征作为模型的输入数据； 递归地对所述输入数据选择最优特征和分割点，将所述输入数据不断分割成两个子集，当每个子集仅包含一个数据样本时，则完成孤立森林模型的初始构建； 随机选择一个所述波形特征，根据所述波形特征的值对所述数据样本进行从小到大排序，形成训练集数据； 计算所述训练集数据的平均值，并随机选取两个所述数据样本作为参考样本，将所述训练集数据分为三类：位于两个所述参考样本之间的样本集、小于较小所述参考样本的样本集和大于较大所述参考样本的样本集； 对所述孤立森林模型进行训练，判断三类样本集在孤立树中的平均路径长度是否均小于预设阈值，若是，则孤立森林模型训练完成；若否，则所述孤立森林模型继续进行训练。

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