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龙图腾网获悉中国人民解放军海军潜艇学院申请的专利一种基于深度学习的学生多学科成绩关联分析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：CN120995421B 。

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：202511508751.9，技术领域涉及：G06F18/26；该发明授权一种基于深度学习的学生多学科成绩关联分析方法及系统是由李刚;武宁;付海;张倩;杨屹;孙耀文;杜海设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的学生多学科成绩关联分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于深度学习的学生多学科成绩关联分析方法及系统，该方法包括从学生的多源学科数据中提取时序特征、结构特征和语义特征，拼接得到多维矩阵特征。基于自编码器对多维矩阵特征进行去噪优化，降维得到多维特征向量。而后基于时间步列，以双向长短期记忆网络结合注意力机制对多维特征向量嵌入时间特性并进行注意力加权。而后，采用动态调整的方式构建动态图神经注意力网络，得到包括每个学科对应的学科节点特征和动态边权重的动态学科关联图谱，基于动态学科关联图谱得到学生的多学科关联关系。本申请实施例深度挖掘了学生多学科成绩关联性，提供了更全面且精确的学科关联的评估与预测。

本发明授权一种基于深度学习的学生多学科成绩关联分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的学生多学科成绩关联分析方法，其特征在于，所述方法包括： 采集学生的多源学科数据，所述多源学科数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；从所述结构化数据和半结构化数据中提取得到时序特征和结构特征，从所述非结构化数据中提取得到语义特征； 拼接所述时序特征、所述结构特征和所述语义特征得到多维矩阵特征，基于自编码器对所述多维矩阵特征进行去噪优化得到多维特征向量； 按照时间步列，基于双向长短期记忆网络对所述多维特征向量进行处理，得到多维时序嵌入特征向量，所述多维时序嵌入特征向量包括正向时序嵌入特征和逆向时序嵌入特征；基于加性注意力机制对所述多维时序嵌入特征向量进行运算，得到学科-时间注意力权重矩阵；基于所述学科-时间注意力权重矩阵对所述多维时序嵌入特征向量进行注意力加权； 为多个学科分别建立图节点，基于多个所述图节点为学生构建学科图神经网络；基于所述结构特征和注意力加权后的所述多维时序嵌入特征向量得到每个学科对应的学科节点初始特征；基于所述学科-时间注意力权重矩阵对所述学科图神经网络的学科间的边权重进行动态更新，得到动态学科关联图谱和图神经注意力权重，所述动态学科关联图谱包括每个学科对应的学科节点特征和动态边权重； 基于所述学科-时间注意力权重矩阵、所述动态学科关联图谱和所述图神经注意力权重得到每个学生的多学科关联关系。

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中国人民解放军海军潜艇学院，其通讯地址为：266000 山东省青岛市李沧区金水路1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”。

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