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龙图腾网获悉复旦大学;复旦大学义乌研究院申请的专利开放环境中行为演化的时空融合推理与终身认知学习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：CN115526270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211300756.9，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权开放环境中行为演化的时空融合推理与终身认知学习方法是由洪智铭;杨涛;吴晓峰;胡波设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本开放环境中行为演化的时空融合推理与终身认知学习方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种开放环境中动作演化的时空融合推理与终身认知学习方法，根据历史认知经验与实时动作观测相结合来构造时空融合视角，判定是否发生环境状态转移；在响应周期内，微调推理出抽象的自由度与任务级策略，然后根据环境奖励回报校准响应的置信度，快速修正当前策略并适应环境。本发明构建了“多目标全局感知、多维度决策部署”的可演绎终身学习架构，提高了智能机器人对未知场景的风险探索与认知的效率。本方案提供了一个新的范式，利用跨层级的最佳响应动作与条件随机场置信区间来促进自主学习的有效性，证明了在开放环境的随机稀疏奖励反馈下，构造不同任务间的快速迁移学习与自适应演化的动作机制。

本发明授权开放环境中行为演化的时空融合推理与终身认知学习方法在权利要求书中公布了：1.一种开放环境中动作演化的时空融合推理与终身认知学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，系统中的各个智能体通过其计算机视觉装置对开放环境进行实时性观测，基于实时性观测结果及半马尔可夫决策模型得到累积奖励动作库，并对该累积奖励动作库进行蒙特卡罗采样，得到观测-动作历史序列； 步骤S2，在预定时刻，所述智能体将所述实时性观测结果与所述观测-动作历史序列进行回放得到历史动作-观测经验序列，并基于该序列生成围绕所述开放环境中目标的时空融合视角的n步联合系统级策略，其中，所述历史动作-观测经验序列包含有所述开放环境的条件随机场的置信度； 步骤S3，各个所述智能体实时评估所述条件随机场的置信分布水平，并基于该置信分布水平调整其自主学习的自由度； 步骤S4，各个所述智能体在其自主学习过程中，提取置信度及奖励高于预定值的动作模式，将该动作模式映射到所述开放环境中的任务，在所述智能体的联合空间内，基于所述条件随机场构建层级主导联合策略； 步骤S5，重复步骤S1～S4，基于所述联合系统级策略和所述层级主导联合策略推理出不同层次间的内在动机驱动，并构造当前所述开放环境下所述系统的最优联合策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人复旦大学;复旦大学义乌研究院，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区邯郸路220号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。