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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于游戏环境变量预测用户时间感知的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：CN116212391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310248600.9，技术领域涉及：A63F13/60；该发明授权一种基于游戏环境变量预测用户时间感知的方法是由刘昱彤;谢宁设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于游戏环境变量预测用户时间感知的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能和游戏科学领域，其公开了一种基于游戏环境变量预测用户时间感知的方法，实现利用游戏元素预测用户时间感知，从而为游戏设计者提供游戏元素设计的指导。本发明通过在沉浸式虚拟环境中进行时间感知实验，实验中控制游戏环境变量来获取被试在一段时间内的时间感知数据，同时采集被试的脑电数据，制作带有时间感知标签的脑电数据集，并通过对脑电数据转换为脑电尺度图像，从而训练图像生成子模型，并融合训练的用于对脑电尺度图像进行时间感知分类的图像分类子模型，最终获得用户时间感知预测模型。基于此用户时间感知预测模型，在应用过程中，只需输入当前游戏环境变量即可获得对应的用户时间感知。

本发明授权一种基于游戏环境变量预测用户时间感知的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于游戏环境变量预测用户时间感知的方法，其特征在于，包括以下步骤： A、训练用户时间感知预测模型： A1、构建训练数据集； A2、基于训练数据集训练图像生成子模型和图像分类子模型；所述图像生成子模型用于根据游戏环境变量生成脑电图像，所述图像分类子模型用于对脑电图像进行时间感知分类； A3、对训练完成的图像生成子模型和图像分类子模型进行融合，获得训练完成的用户时间感知预测模型； B、执行用户时间感知预测： 在实际应用中，以当前的游戏环境变量作为输入，利用训练完成的用户时间感知预测模型获得当前游戏玩家的时间感知； 步骤A1中，所述构建训练数据集，具体包括： A11、在沉浸式虚拟环境中进行时间感知实验，实验中，通过控制游戏环境变量，获取被试者在实验时间内的相应游戏环境变量下的脑电数据和时间感知数据； A12、对脑电数据进行预处理，并根据对被试者的时间感知数据的偏差的统计分析，为经过预处理后的脑电数据赋予时间感知标签，获得带有时间感知标签的脑电数据集； A13、将带有时间感知标签的脑电数据集中的脑电数据转换为脑电尺度图像，获得训练数据集； 步骤A2中，基于训练数据集训练图像生成子模型的过程中，首先对训练数据集中的脑电尺度图像进行特征提取，将提取的特征与所述脑电尺度图像对应的游戏环境变量组成特征向量；然后将所述特征向量与其转置进行矩阵相乘后获得特征图，最后将所述特征图与所述脑电尺度图像一并作为输入，以所述脑电尺度图像作为输出目标进行图像生成子模型的训练； 步骤A2中，基于训练数据集训练图像分类子模型的过程中，以训练数据集中的脑电尺度图像作为输入，以脑电尺度图像对应的时间感知标签作为输出目标进行图像分类子模型的训练。

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