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龙图腾网获悉广东数业智能科技有限公司申请的专利一种基于情感认知的人工智能远程心理咨询平台及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：CN119153132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411211130.X，技术领域涉及：G16H80/00；该发明授权一种基于情感认知的人工智能远程心理咨询平台及方法是由邹伟建;刘胜坤;黄倩影;李伟基设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于情感认知的人工智能远程心理咨询平台及方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于情感认知的人工智能远程心理咨询平台及方法，所述平台包括多模态情感识别模块、情感图谱构建模块、个性化咨询档案生成模块、长期情感状态预测干预模块、心理咨询平台优化模块。本发明提出了一种基于情感认知的人工智能远程心理咨询平台及方法，通过整合多模态情感识别、情感图谱跟踪、情感历史记录与个性化咨询档案、长期情感状态预测与干预以及社群情感支持网络，提供一种更加智能化、个性化和互动性的心理咨询解决方案。

本发明授权一种基于情感认知的人工智能远程心理咨询平台及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于情感认知的人工智能远程心理咨询平台，其特征在于，所述平台包括： 多模态情感识别模块，用于收集用户的语音数据、面部表情数据和文本数据并对数据进行预处理，对预处理后的数据进行多模态特征提取得到语音特征向量、表情特征向量和文本特征向量，然后对语音特征向量、表情特征向量和文本特征向量进行多模态特征融合得到综合特征向量，根据综合特征向量使用深度神经网络进行情感分类，并将语音特征向量、表情特征向量和文本特征向量传输至情感图谱构建模块； 情感图谱构建模块，用于根据输入的语音特征向量、表情特征向量和文本特征向量构建情感数据库，并对情感数据库进行时序处理，建立情感图谱，所述用户情感图谱包含节点和边，节点表示情感状态节点，边表示情感状态之间的转变边，其中，每个情感特征向量对应一个情感状态节点，所述每个情感特征向量包括当前节点的语音特征向量、当前节点的表情特征向量和当前节点的文本特征向量，根据时间戳信息创建情感图谱的情感状态之间的转变边，然后根据实时收集的数据定期更新情感图谱，并将情感图谱传输到个性化咨询档案生成模块； 个性化咨询档案生成模块，用于构建情感历史数据库，并进行分析，提取用户的情感变化趋势，并构建情感波动检测算法识别情感历史数据中的关键情感事件，根据情感变化趋势和关键情感事件，生成用户的个性化咨询档案；其中，所述情感波动检测算法具体包括： 设情感波动阈值为δ，当两个连续时间点的情感特征向量变化超过阈值时，标记为关键情感事件，设ti和ti+1时刻的情感特征向量分别为Fi和Fi+1，则关键情感事件的识别条件为： ||Fi+1-Fi||δ 其中，δ表示情感状态变化阈值，将满足条件的情感特征向量对记录为关键情感事件； 长期情感状态预测干预模块，用于通过构建情感状态预测模型根据从情感历史记录与个性化咨询档案中提取用户的情感特征向量序列进行情感状态预测，同时设计情感预测阈值检测情感特征向量序列中的变化，并使用强化学习优化情感状态预测模型并生成个性化情感调节方案；其中，所述设计情感预测阈值检测情感特征向量序列中的变化，当两个连续时间点的情感特征向量变化超过阈值时，触发情感干预机制，设ti+1和ti时刻的情感特征向量分别为Fi+1和Fi，则情感变化检测条件为： ||Fi+1-Fi||δ 其中，δ表示情感状态变化阈值，对于检测到的显著情感变化，生成个性化的情感干预建议，所述情感干预建议包括情感调节策略、心理干预措施和行为建议； 心理咨询平台优化模块，用于构建深度强化学习优化模型，将当前情感状态作为输入，传递给深度强化学习优化模型进行动态路径调整，根据深度强化学习优化模型的输出选择最优的咨询策略并动态咨询路径，同时在每次咨询后检测用户的情感波动并收集用户的反馈评分收集用户反馈并更新情感数据库，再使用收集到的用户反馈和情感数据，更新深度强化学习优化模型的Q值函数，最后根据用户的历史情感数据和预测的情感状态，生成个性化的咨询策略。

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