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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于心流双映射模型的虚拟现实康复训练自适应调控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：CN120656650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511157144.2，技术领域涉及：G16H20/70；该发明授权基于心流双映射模型的虚拟现实康复训练自适应调控方法及系统是由任韦燕;童诗怡;蒲放;张元坤设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于心流双映射模型的虚拟现实康复训练自适应调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于心流双映射模型的虚拟现实康复训练自适应调控方法及系统，包括：预先构建的心流双映射模型，其包含患者数据与心流状态输入映射模型和任务参数与心流状态输出映射模型；实时采集患者在虚拟现实康复训练中的多维数据；利用患者数据与心流状态输入映射模型计算当前心流状态，若当前心流状态未达到目标心流状态，利用任务参数与心流状态输出映射模型在医疗规则约束条件下求解最优任务参数组合，动态调整虚拟现实训练任务参数，直至患者心流状态达到预设目标。本发明能够通过多维度数据融合和心流双映射模型协同优化，精准诱发并维持患者较高的心流状态，显著提升康复训练的参与度与疗效。

本发明授权基于心流双映射模型的虚拟现实康复训练自适应调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于心流双映射模型的虚拟现实康复训练自适应调控方法，其特征在于，所述方法包括： 实时采集患者在虚拟现实康复训练任务中的多维数据； 获取预先构建的心流双映射模型，所述心流双映射模型包括患者数据与心流状态输入映射模型和任务参数与心流状态输出映射模型；其中，所述患者数据与心流状态输入映射模型用于表征患者多维数据与心流状态之间的非线性映射关系，所述患者多维数据至少包括患者的基础信息、临床评估数据、以及在各虚拟现实康复训练任务中的生理信号、行为表现数据和主观体验数据；所述任务参数与心流状态输出映射模型设有医疗规则约束条件，用于表征虚拟现实康复训练的任务参数组合与心流状态之间的映射关系； 在一次调控中，将所述多维数据输入所述患者数据与心流状态输入映射模型，计算当前心流状态； 若所述当前心流状态未达到预设的目标心流状态，利用所述任务参数与心流状态输出映射模型求解满足所述医疗规则约束条件的最优参数组合；根据所述最优参数组合调控所述虚拟现实康复训练任务中的任务参数；重复调控，直至所述当前心流状态达到所述目标心流状态； 若所述当前心流状态达到预设的目标心流状态，则维持所述当前心流状态继续进行虚拟现实康复训练任务； 其中，所述任务参数与心流状态输出映射模型基于以下步骤得到： 构建任务参数体系，对所述任务参数体系中的各任务参数采用预设采样方法，生成多种任务参数组合，所述任务参数至少包括化身参数、叙事参数、任务机制参数、美学参数、音乐参数和多模态刺激参数； 以所述任务参数组合、患者实时状态数据和心流状态构建状态空间，以对任务参数的调整量构建动作空间，基于心流状态提升量和所述医疗规则约束条件构建奖励函数； 采用Actor-Critic网络构建强化学习模型，将所述状态空间的状态向量输入Actor网络，生成动作概率分布，将所述状态向量输入Critic网络，生成状态价值估计；基于所述状态价值估计构建均方误差损失，以最小化所述均方误差损失为目标，更新所述Actor网络和所述Critic网络的参数，最终得到所述任务参数与心流状态输出映射模型。

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