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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于神经认知诊断技术的企业能力评估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：CN119850032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510020062.7，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于神经认知诊断技术的企业能力评估方法是由马海平;季录可;张晓明;张兴义设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经认知诊断技术的企业能力评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经认知诊断技术的企业能力评估方法，包括：1、对科技成果数据进行领域划分，并构造交互数据的负样本；2、构建基本神经认知诊断企业能力评估学习模块，获取领域掌握度、科技成果难度和区分度等嵌入向量表示，并对目标嵌入向量进行表示学习；同时对嵌入向量进行交互，在两层全连接层之后进行自适应学习；3、构建偏序排序学习模块，通过偏序学习模块、预期能力变化模块、企业‑科技成果交互结果约束设计模块以后构建BPR损失；4、使用交叉熵损失以及对比损失优化整个模型的自适应诊断网络。本发明利用企业‑科技成果交互数据，对科技企业能力评估进行自适应诊断，从而为不同领域的企业能力评估提供一种有效的方法。

本发明授权一种基于神经认知诊断技术的企业能力评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经认知诊断技术的企业能力评估方法，其特征在于，是按照以下步骤进行： 步骤1、定义企业科技数据，并采用FastText模型对企业科技数据进行领域划分，得到科技成果领域矩阵，并构造负样本后的企业‑科技成果总交互集； 步骤2、构建基本神经认知诊断企业能力评估学习模块，包括：初始嵌入表示层、企业能力诊断层、以及预测层，并依次对科技成果领域矩阵中的第项科技成果所属第p个领域的科技成果领域矩阵进行处理，得到第i家企业对第p个领域的第项科技成果的预测交互结果，从而构建基本神经认知诊断企业能力评估网络的损失； 步骤3、构建偏序排序学习模块，包括：偏序学习模块、预期能力变化模块、企业‑科技成果交互结果约束设计模块； 步骤3.1、构建偏序学习模块，并采用偏序响应采样方式对负样本后的企业‑科技成果总交互集进行偏序采样，得到第i家企业的可靠的候选交互集； 步骤3.2、构建预期能力变化模块，用于计算可靠候选交互集中第i家企业对第u项未交互科技成果的交互三元组的预期能力变化，且经过归一化后，得到第i家企业对第u项未交互科技成果的预期能力变化权重； 步骤3.3、设计企业‑科技成果交互结果约束，并构建第i家企业对所有科技成果的BPR损失函数； 步骤4、使用式19构建第i家企业对所有科技成果的总损失函数：      19式19中，为平衡两种损失的超参数； 步骤5、使用Adam优化器对由基本神经认知诊断企业能力评估学习模块以及偏序排序学习模块所组成的神经认知诊断企业能力评估网络进行训练，并最小化，直到收敛为止，从而得到最优的神经认知诊断企业能力评估网络，用于诊断企业对不同领域的掌握程度，从而得到企业在不同领域上的能力评估结果。

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