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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于几何均值与图结构的心理状态预测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：CN120260837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510742878.0，技术领域涉及：G16H20/70；该发明授权基于几何均值与图结构的心理状态预测方法及系统是由姚顺雨;刘承宜设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于几何均值与图结构的心理状态预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于几何均值与图结构的心理状态预测方法及系统，该方法包括：获取患者对象的多模态生理数据；基于几何均值算法对所述多模态生理数据进行归一化处理，得到归一化数据；基于图网络构建算法和图神经网络，对所述归一化数据进行特征提取，得到图心理特征；将所述图心理特征输入至预先训练好的LSTM神经网络中，以得到所述患者对象对应的未来心理状态参数；所述LSTM神经网络通过包括有多个训练心理状态序列和对应的图心理特征标注的训练数据集训练得到。可见，本发明能够实现生理数据到心理趋势的跨模态映射，基于多模态生理数据提升心理状态预测的连续性、时效性与准确性。

本发明授权基于几何均值与图结构的心理状态预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于几何均值与图结构的心理状态预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取患者对象的多模态生理数据； 基于几何均值算法对所述多模态生理数据进行归一化处理，得到归一化数据，包括： 将所述多模态生理数据中获取时间区间相同的多个生理数据归为一个数据组，以得到多个数据组； 对于每一所述数据组，基于不同数据类型对应的归一化处理算法和几何均值算法，确定该数据组对应的至少一个数据类型对应的归一化数据组参数； 将所有所述数据组对应的所有所述归一化数据组参数，确定为归一化数据； 基于图网络构建算法和图神经网络，对所述归一化数据进行特征提取，得到图心理特征，包括： 将每一所述获取时间区间确定为一个图节点，将对应的所述数据组对应的所有所述归一化数据组参数，确定为所述图节点对应的图节点参数； 对于任意两个所述图节点，确定该两个所述图节点对应的所有所述归一化数据组参数对应的数据类型之间的交集，得到多个相同数据类型； 计算该两个所述图节点对应的所有所述相同数据类型对应的所述归一化数据组参数之间的差值的加权求和平均值，得到该两个所述图节点对应的邻接特征参数；其中，每一所述相同数据类型对应的所述差值对应的计算权重与该相同数据类型对应的所述数据组的数据量成正比； 将所有所述图节点和所述邻接特征参数，确定为所述归一化数据对应的图网络； 将所述图网络，输入至训练好的图神经网络中，以得到所述归一化数据对应的图心理特征；所述图神经网络通过包括有多个训练图网络和对应的心理特征标注的训练数据集训练得到； 将所述图心理特征输入至预先训练好的LSTM神经网络中，以得到所述患者对象对应的未来心理状态参数；所述LSTM神经网络通过包括有多个训练心理状态序列和对应的图心理特征标注的训练数据集训练得到。

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