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龙图腾网获悉南京工程学院申请的专利一种用于人决策预测的改进认知主导决策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：CN116186567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211726631.2，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权一种用于人决策预测的改进认知主导决策方法是由胡杨设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于人决策预测的改进认知主导决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于人决策预测的改进认知主导决策方法，包括，获取当前情景；根据当前情景，基于预设的记忆模型进行特征识别，得到当前情景对应的原型；根据当前情景对应的原型，进行记忆提取，得到记忆提取信息；根据记忆提取信息，进行期望检查，得到检查通过的记忆提取信息；根据检查通过的记忆提取信息，进行模拟行动，得到最终的决策行动。一方面，预设的记忆模型能够有效存储连续的记忆信息，并能够根据当前情景中的连续信息匹配对应的原型；另一方面，本发明采用联合概率密度函数，具备模拟人决策不确定性的能力。

本发明授权一种用于人决策预测的改进认知主导决策方法在权利要求书中公布了：1.一种用于人决策预测的改进认知主导决策方法，其特征是，包括， 获取当前情景； 根据所述当前情景，基于预设的记忆模型进行特征识别，得到所述当前情景对应的原型； 根据所述当前情景对应的原型，进行记忆提取，得到记忆提取信息； 根据所述记忆提取信息，进行期望检查，得到检查通过的记忆提取信息； 根据所述检查通过的记忆提取信息，进行模拟行动，得到最终的决策行动，以实现机器人的自主避障； 其中，所述预设的记忆模型的构建方法如下： 构建基于概率密度函数的记忆结构； 获取历史事件信息； 根据所述记忆结构和历史事件信息，得到记忆模型； 所述记忆结构表示为一系列联合概率密度函数：，每一个概率密度函数代表一类事件的原型；其中，表示为第1个概率密度函数；表示为第2个概率密度函数；表示为第k个概率密度函数；表示记忆中保存的信息； 第个概率密度函数的表达式如下： ； 其中，表示为第个联合概率密度函数，即第个原型；表示为人经历过的原型为的历史事件的次数；表示为对角权重矩阵；表示为向量的长度，即中包含信息的数量；表示为记忆中保存的信息；表示为人经历过的第次符合原型的事件中所包含的信息；表示为转置矩阵；表示为平滑参数； 所述记忆中保存的信息包括事件的特征、期望、相关线索、可能的目标和行动； 所述事件的特征包括人与障碍物的距离、从人的角度看障碍物在人的上方还是下方以及障碍物的大小； 所述期望包括人将可能直接从障碍物上方通过，下方通过，或者相撞 所述相关线索包括人与障碍物相遇的时间； 所述可能的目标包括人成功避开障碍物； 所述行动包括速度方向旋转角度。

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