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龙图腾网获悉广州视景医疗软件有限公司申请的专利一种视力训练效果评估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：CN120496733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510568296.5，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权一种视力训练效果评估方法及系统是由吴栩平设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视力训练效果评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种视力训练效果评估方法及系统，该方法包括：获取样本视力训练效果数据；将样本视力训练效果数据输入到预设的数据扩充模型，得到扩充数据；基于蒙特卡洛算法及预设决策树模型，构建分类器，并基于分类器构建初始评估模型；根据扩充数据和样本视力训练效果数据对初始评估模型进行训练，得到目标评估模型；获取待测视力训练效果数据，并将视力训练效果数据输入到目标评估模型，以使目标评估模型对待测视力进行特征处理，得到待测特征数据，进而使目标评估模型基于分类器对待测特征数据进行分类，得到视力训练效果评估结果，从而提高对视力训练效果评估的精准度。

本发明授权一种视力训练效果评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种视力训练效果评估方法，其特征在于，包括： 获取样本视力训练效果数据； 将所述样本视力训练效果数据输入到预设的数据扩充模型，得到扩充数据； 基于蒙特卡洛算法及预设决策树模型，构建分类器，并基于所述分类器构建初始评估模型； 根据所述扩充数据和所述样本视力训练效果数据对所述初始评估模型进行训练，得到目标评估模型； 获取待测视力训练效果数据，并将所述视力训练效果数据输入到所述目标评估模型，以使目标评估模型对所述待测视力进行特征处理，得到待测特征数据，进而使目标评估模型基于分类器对所述待测特征数据进行分类，得到视力训练效果评估结果； 其中，所述数据扩充模型包括生成对抗网络和变分自动编码器，所述将所述样本视力训练效果数据输入到预设的数据扩充模型，得到扩充数据，包括： 通过所述生成对抗网络对所述样本视力训练效果数据进行数据生成处理，生成合成数据； 通过所述变分自动编码器对所述合成数据进行自动微分和变分推断，得到所述扩充数据； 其中，所述基于蒙特卡洛算法及预设决策树模型，构建分类器，并基于所述分类器构建初始评估模型包括： 对所述预设决策树模型进行初始化； 通过蒙特卡洛算法对所述样本视力训练效果数据和所述扩充数据中的视力训练效果特征进行上置信界探索，得到目标特征组合； 通过蒙特卡洛算法对所述目标特征组合中的所述视力训练效果特征进行分割点评估，得到目标分割点； 基于所述目标特征组合和所述目标分割点，对所述预设决策树模型进行更新，得到所述分类器。

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