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龙图腾网获悉吉安英佳电子科技有限公司申请的专利基于自适应算法的课堂行为分析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：CN120541781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510670431.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于自适应算法的课堂行为分析系统是由陈火保;刘琳;谢水沅;谢金贵;温功全;黄雄杰;杨佳;万云;周鹏设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应算法的课堂行为分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及课堂行为分析技术领域，公开了基于自适应算法的课堂行为分析系统，该系统包含检测模块、参数提取模块、特征整合模块与决策生成模块。检测模块采集课堂多模态行为数据并识别活跃学生终端；参数提取模块获取目标学生实时姿态向量、语音频谱特征、交互响应时延及教学内容语义标签；特征整合模块对数据跨模态融合，生成姿态、语音、交互融合特征及语义关联特征；决策生成模块通过多头注意力机制进行层次化关联建模与动态优先级排序，生成行为匹配度并确定目标分析对象。系统借助时空分解、动态密度聚类等算法实现多模态数据融合，提升课堂行为分析的精准性与实时性，为教学优化提供支撑。

本发明授权基于自适应算法的课堂行为分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应算法的课堂行为分析系统，其特征在于，包括： 检测模块，用于采集课堂环境中的多模态行为数据，并识别当前处于活跃状态的学生终端设备； 参数提取模块，用于获取目标学生的实时姿态向量、语音频谱特征、交互响应时延以及教学内容的语义标签； 特征整合模块，用于对所述实时姿态向量、语音频谱特征、交互响应时延和所述语义标签分别执行跨模态融合，生成姿态融合特征、语音融合特征、交互融合特征和语义关联特征； 决策生成模块，用于将所述姿态融合特征、语音融合特征以及交互融合特征与所述语义关联特征进行层次化关联建模和动态优先级排序，生成所述目标学生的行为匹配度，并将匹配度最高的数据流作为目标分析对象； 将所述姿态融合特征、语音融合特征以及交互融合特征与所述语义关联特征进行层次化关联建模和动态优先级排序，生成所述目标学生的行为匹配度，包括：对所述姿态融合特征和所述语义关联特征执行基于多头注意力机制的时空关联计算以生成姿态-语义关联编码；对所述语音融合特征和所述语义关联特征执行所述基于多头注意力机制的时空关联计算以生成语音-语义关联编码；对所述交互融合特征和所述语义关联特征执行所述基于多头注意力机制的时空关联计算以生成交互-语义关联编码；根据所述姿态-语义关联编码、语音-语义关联编码和交互-语义关联编码分别计算姿态权重系数、语音权重系数和交互权重系数；基于所述姿态权重系数、语音权重系数和交互权重系数进行滑动加权融合生成所述行为匹配度； 对所述姿态融合特征和所述语义关联特征执行基于多头注意力机制的时空关联计算以生成姿态-语义关联编码，包括：构建所述姿态融合特征与所述语义关联特征之间的分块关联张量，采用可变形卷积核对局部特征进行增强后通过时序残差网络生成所述姿态-语义关联编码； 构建所述姿态融合特征与所述语义关联特征之间的分块关联张量，包括：对所述姿态融合特征执行重叠分帧操作生成多通道子向量，将各子向量与所述语义关联特征进行余弦相似度匹配后堆叠为所述分块关联张量； 采用可变形卷积核对局部特征进行增强，包括：根据所述分块关联张量的能量分布自适应调整卷积核的偏移量，对张量进行空洞卷积操作后叠加通道注意力生成增强特征映射； 通过时序残差网络生成所述姿态-语义关联编码，包括：将所述增强特征映射按时间维度输入深度可分离卷积层，提取时空依赖关系后通过池化压缩层降维生成所述姿态-语义关联编码。

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