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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种基于Bert预训练和深度强化学习的艾灸决策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：CN119694493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202411970946.0，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权一种基于Bert预训练和深度强化学习的艾灸决策方法及系统是由丁增辉;任梦星;张一鸣;常征;陈焱焱;杨先军;姚志明;王辉;孙怡宁;高理升设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Bert预训练和深度强化学习的艾灸决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Bert预训练和深度强化学习的艾灸决策方法及系统，属于人工智能技术和医疗行业，包括：步骤1：数据收集，收集与艾灸疗法相关的数据，包括病例数据、医学文献、艾灸操作记录；对收集的数据进行数据清洗和预处理，去除噪声、处理缺失值、标准化数据处理；步骤2：根据用户数据信息和预训练的Bert网络模型，艾灸诊疗相关信息的状态表示；步骤3：基于获取到的状态表示，输入到深度强化学习网络模型中，进行智能体的决策学习。本发明服务于病人自身，实现艾灸诊疗的自主化，智能化，个性化，更好推动艾灸诊疗的发展。

本发明授权一种基于Bert预训练和深度强化学习的艾灸决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Bert预训练和深度强化学习的艾灸决策系统，其特征在于，包括如下步骤： 艾灸数据采集模块，用于数据收集，收集与艾灸疗法相关的数据，将收集的数据转化为Bert模型可接受的输入形式； Bert模型训练模块，根据用户数据信息和预训练的Bert网络模型，获取艾灸诊疗相关信息的状态表示；使用已经预训练好的Bert模型进行特征提取，并将预处理后的文本数据输入到Bert模型中，获取Bert模型的输出，包括每个词的词向量表示和句子级别的表示，然后使用标注数据进行微调，以适应艾灸诊疗的意图识别和实体识别任务；将提取的向量和分类特征和Bert模型的输出进行融合，构建完整的状态表示，使用拼接、加权平均方式将不同的特征融合起来，形成一个综合的状态表示，艾灸诊疗相关信息的状态表示包括用户的需求、病情描述各信息，以及当前的艾灸方案和治疗进展；治疗进展包括：病情改善程度指标、疼痛程度评估、患者满意度评估； 艾灸诊疗决策模块，基于获取到的状态表示，输入到深度强化学习网络模型中，进行智能体的决策学习；根据智能体的应用场景和需求，定义智能体的动作空间，动作空间包括选择不同的艾灸穴位、调整艾灸时间和温度，将每个动作编码为一个离散的动作标签； 通过与环境的交互和参数调节，智能体根据当前状态选择最佳的动作，以优化艾灸策略；根据当前状态和选择的动作，模拟状态的转移，并定义奖励函数，奖励函数根据病情改善程度、患者反馈和医生评估三个指标来进行综合评估，以引导强化学习模型学习良好的决策策略。

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科学院合肥物质科学研究院，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市蜀山湖路350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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