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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种动态认知诊断联合深度学习模型的认知干预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：CN115545147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210972319.5，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种动态认知诊断联合深度学习模型的认知干预系统是由张雪妍;王文肖;胡卫国;萨迪克·艾则孜;周璇设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态认知诊断联合深度学习模型的认知干预系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态认知诊断联合深度学习模型的认知干预系统，提供经典量表对患者认知水平进行评分，并提供认知干预项目对患者认知水平进行诊断；认知干预项目在使用之前采用QuesNet模型预训练，实现无监督异构干预项目表征；在进行认知干预项目的任务时，利用EKT模型结合QuesNet模型对认知干预项目预训练的结果进行用户知识状态追踪；通过基于用户的协同过滤算法，可以按照现有各用户的知识追踪，向相似用户推荐对其效果好的项目，也可依据QuesNet与EKT模型的结果对效果差的项目进行改进剔除。本发明可实现对干预项目的综合评估以及干预过程对用户认知水平的动态诊断，以及提供个性化干预方案的动态设计方案。

本发明授权一种动态认知诊断联合深度学习模型的认知干预系统在权利要求书中公布了：1.一种动态认知诊断联合深度学习模型的认知干预系统，其特征在于，所述认知干预系统在认知受损患者在使用时，提供经典量表对患者认知水平进行评分，并提供认知干预项目对患者认知水平进行诊断； 所述认知干预项目在使用之前采用深度学习中QuesNet模型预训练：对项目进行元数据，自然语言处理以及计算机视觉的数据分析，实现无监督异构干预项目表征； 所述认知干预系统在进行认知干预项目的任务时，对用户编号与所接收到的干预项目，以及相应的正误情况与时间进度条情况进行数据收集记录，采用动态认知诊断方法，利用EKT模型结合QuesNet模型对认知干预项目预训练的结果进行用户知识状态追踪，刻画用户画像； 所述认知干预系统设有推荐模块，用于通过基于用户的协同过滤算法，可以按照现有各用户的知识追踪，向相似用户推荐对其效果好的项目，也可依据QuesNet与EKT模型的结果对效果差的项目进行改进剔除； 所述QuesNet模型分为三层：嵌入层，内容层与语句层； 嵌入层，用于实现异构语料数据嵌入，其目标输入为单个干预项目q异构信息表征，目标输出为QuesNet模型训练后获取的语句表征映射： 其中，单个干预项目q异构信息表征为： x＝{x0,x1,...,xT}； x0＝m为附属信息，T为项目序列长度，其余xi为词或为W×H大小图片； QuesNet模型训练后获取的语句表征映射为vi，vs； 其中，vs为N维单句表征向量； 嵌入层，用于通过对目标输入处理实现异构语料数据嵌入，得到嵌入表征向量序列e＝{e0，e1，...，eT}，即项目数据输入到达第一层嵌入层，依照xt的数据类型按如下条件处理将异构输入数据映射为嵌入表征向量序列： 其中，θwe与θte为词嵌入模型与图嵌入模型的参数，决定对词语或图片映射后向量的模Ne； 嵌入层中将异构的语料信息映射到统一域后进入内容层中，即令 内容层应用多层双向LSTM提取低层语义特征，提取低层语言特征，最后对每一过程t进行连接提取双向隐藏状态，获得对每层的内容表示： 其中为正向隐藏状态,为反向隐藏状态,ct为细胞状态,ht为隐藏状态,θLSTM为LSTM网络的参数； 语句层基于自注意力机制进行高层逻辑知识信息与低层语义特征的融合，具体的，采用多头自注意力机制聚合输入项的特征获取语句表征： 将语料的当前N维表示记作矩阵Q，所有语料的标签Key记作矩阵K，实际的语料表示Value记作矩阵V，并采用多头自注意力机制聚合输入项的特征： MultiHeadQ,K,V＝concatenatehead1,...,headHWo, 其中，H为注意力头数,WO，为映射矩阵； 实际过程中采用自注意力机制整合内容表征序列vi与位置嵌入信息pei； 位置嵌入公式可选用Bert模型的核心transformer层中的三角函数位置编码方式，为每个不同位置的token单独生成一个位置向量pei； 其中，p为所在的位置,i为嵌入向量的维度数,dmodel为位置向量的维度数； 整合后令进入多头注意力系统,最终采用最大池化对每一时刻的实际的语料表示进行整合,即：

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