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龙图腾网获悉濮阳职业技术学院申请的专利基于人工智能的心理健康监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：CN120048490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202510177666.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于人工智能的心理健康监测方法及系统是由王卓健;郭慧霞;王艳飞设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的心理健康监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于人工智能的心理健康监测方法及系统。该方法包括：通过多源传感网络采集环境参数，经环境上下文推理引擎识别场景特征；根据环境特征，采用自适应算法提取生理特征；利用贝叶斯模型分析环境与行为关系；通过图注意力网络融合多维特征；基于迁移学习构建环境自适应基线；结合多层次异常检测评估心理状态并输出预警。本申请能够在考虑环境动态变化的情况下，实现对用户心理健康状态的精准实时监测，并克服个体差异带来的监测偏差。

本发明授权基于人工智能的心理健康监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的心理健康监测方法，其特征在于，所述基于人工智能的心理健康监测方法包括： 通过多源传感网络对环境参数进行实时采集，经环境上下文推理引擎进行场景识别处理，得到环境语义特征数据； 根据所述环境语义特征数据通过环境自适应信号处理算法对多维生理信号进行特征提取与个体差异建模，获得环境补偿后的个性化生理特征向量，包括： 通过生理信号采集装置采集心电、脑电、皮电、呼吸数据，对所述心电、脑电、皮电、呼吸数据进行时域特征计算，得到原始生理特征数据；将所述环境语义特征数据与所述原始生理特征数据进行时间对齐，通过加权处理对所述原始生理特征数据中的环境干扰进行补偿，获得补偿后生理特征；对所述补偿后生理特征进行频域分解，将心电信号分解为低频、中频、高频成分，将脑电信号分解为α、β、θ、δ波段，得到多频段特征数据；根据所述多频段特征数据计算特征统计量，包括均值、方差、峰度、偏度，生成统计特征向量；将所述统计特征向量与历史样本数据进行相似度计算，提取个体特征差异参数，对所述统计特征向量进行个性化校正，得到校正后特征向量；通过环境自适应信号处理算法对所述校正后特征向量进行维度转换和归一化处理，获得环境补偿后的个性化生理特征向量； 利用所述环境语义特征数据和所述个性化生理特征向量，经由贝叶斯因果推断模型进行环境-行为交互分析，输出环境-行为关联特征； 将所述环境-行为关联特征和所述个性化生理特征向量输入图注意力网络，通过环境条件门控机制进行多维特征融合，生成动态特征表示； 依据所述动态特征表示，由分层基线迁移学习模块对不同环境类型进行子基线构建，得到环境自适应基线模型； 基于所述环境自适应基线模型，通过多层次异常检测器对心理状态进行评估，并经环境约束异常评分机制输出预警信号； 所述利用所述环境语义特征数据和所述个性化生理特征向量，经由贝叶斯因果推断模型进行环境-行为交互分析，输出环境-行为关联特征，包括： 将所述环境语义特征数据按时间窗口划分为多个时序片段，对每个时序片段进行特征提取，得到环境状态序列； 根据所述环境状态序列构建状态转移矩阵，通过矩阵分解计算环境状态之间的转移概率，获得环境变化模式； 对所述个性化生理特征向量进行滑动窗口分段，计算每个窗口内的统计量和变化趋势，形成生理状态序列； 利用所述环境变化模式和所述生理状态序列，通过贝叶斯因果推断模型计算条件概率分布，得到环境-生理关联度量； 将用户活动数据和社交行为数据按时间戳对齐，与所述环境-生理关联度量进行时序相关性分析，生成行为响应特征； 通过多层因果图对所述行为响应特征进行路径分析和权重计算，输出环境-行为关联特征。

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