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龙图腾网获悉江苏电力信息技术有限公司申请的专利一种基于强化学习的数字形象动作动态调整方法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：CN121168569B 。

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：202511704829.4，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权一种基于强化学习的数字形象动作动态调整方法是由杜森;王晓;徐祥;葛伟;李莉设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的数字形象动作动态调整方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的数字形象动作动态调整方法，包括采集用户与数字形象之间的多源交互数据，进行语义解析，生成语义子目标向量；根据评分值构建改进型层级强化学习结构，生成子目标意图嵌入向量，输入风格调控器与低层动作策略网络，输出动作轨迹参考路径；利用图注意力机制动态调整图结构动作技能库，生成动作组合候选图谱；构建Koopman线性化子空间控制模型，执行子空间轨迹优化，输出连续动作执行指令；根据环境反馈数据更新控制模型与策略网络，实现策略迭代优化；最终将关键模块封装为数字形象行为包。本发明提升了数字形象动作调节的实时性、连贯性与语义一致性。

本发明授权一种基于强化学习的数字形象动作动态调整方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的数字形象动作动态调整方法，其特征在于，包括： 采集用户与数字形象之间的多源交互数据，对多源交互数据进行语义解析，生成语义子目标向量，并根据语义子目标向量计算目标粒度评分值； 根据目标粒度评分值构建改进型层级强化学习结构，所述改进型层级强化学习结构包括高层策略网络、风格调控器和低层动作策略网络，通过高层策略网络生成子目标意图嵌入向量并通过风格调控器生成风格调控向量，将子目标意图嵌入向量与风格调控向量共同输入低层动作策略网络，输出动作轨迹参考路径； 构建图结构动作技能库，根据语义子目标向量与动作轨迹参考路径通过图注意力机制动态调整所述图结构动作技能库的邻接结构，生成动作组合候选图谱； 构建Koopman线性化子空间控制模型，利用训练数据建立可观测映射函数，基于子空间状态向量及控制输入训练获得Koopman子空间下的线性系统模型； 根据动作轨迹参考路径与动作组合候选图谱在Koopman子空间中执行轨迹优化，生成最优子空间动作控制序列，输入解码器反映射至原始动作状态空间，输出数字形象的连续动作执行指令； 采集连续动作执行指令执行后的环境反馈数据，根据环境反馈数据更新参数，并同时更新图结构动作技能库与线性系统模型，实现改进型层级强化学习结构的策略迭代优化； 将更新后的高层策略网络、风格调控器、低层动作策略网络、图结构动作技能库及Koopman线性化子空间控制模型保存为数字形象行为包； 所述改进型层级强化学习结构中的高层策略网络，接收语义子目标向量与目标粒度评分值作为输入，采用动态分层机制生成子目标意图嵌入向量，所述动态分层机制根据目标粒度评分值自适应地调整高层策略输出的子目标数量与抽象层级； 风格调控器，接收子目标意图嵌入向量、用户个性参数与上下文情绪标签，采用融合映射网络生成风格调控向量，所述融合映射网络通过注意力机制对个性与情绪因素进行加权组合，实现对动作风格和行为趋势的个性化调节； 低层动作策略网络，接收子目标意图嵌入向量与风格调控向量的拼接特征作为输入，基于条件策略生成结构输出连续的动作轨迹参考路径，所述动作轨迹参考路径由多个时间步的目标状态点构成，引导动作组合生成。

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