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龙图腾网获悉绵阳师范学院申请的专利基于人工智能的情绪行为可视化分析方法、系统及装置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：CN121542896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610065393.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于人工智能的情绪行为可视化分析方法、系统及装置是由代礼尧;刘勇;赵罡设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的情绪行为可视化分析方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的情绪行为可视化分析方法、系统及装置，具体涉及情绪行为分析技术领域，用于解决现有的任务流程分析技术无法量化识别操作主体情绪在跨节点间的惯性传导效应的问题；通过获取包含文本内容的多源异步交互日志，通过解析文本提取操作主体在任务节点上的情绪动力特征，以情绪动力特征序列作为观测数据，训练隐马尔可夫模型得到状态转移概率矩阵进而分析各任务节点在最优状态转移路径中的出现频率与状态转换类型，识别情绪动力传导的关键枢纽节点，依据状态转移概率矩阵及关键枢纽节点评估任务节点所受的情绪动力惯性扰动强度并映射至任务流程拓扑图并进行渲染，实现了对任务流程中情绪动力惯性效应的量化分析与直观呈现。

本发明授权基于人工智能的情绪行为可视化分析方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的情绪行为可视化分析方法，其特征在于，包括： S1、获取目标任务流程的多源异步的交互日志集合，交互日志包括时间戳、操作主体标识、文本内容与任务节点标识； S2、解析交互日志的文本内容并提取操作主体在任务节点上的情绪动力特征； S3、以操作主体在任务节点序列上的情绪动力特征作为观测序列，通过隐马尔可夫模型训练得到状态转移概率矩阵； S4、基于状态转移概率矩阵分析各任务节点在最优状态转移路径中的出现频率与状态转换类型，识别情绪动力传导的关键枢纽节点； S5、依据状态转移概率矩阵及关键枢纽节点评估每一任务节点所受的情绪动力惯性扰动强度，包括： 基于状态转移概率矩阵，计算各任务节点在隐马尔可夫模型所有可能状态转移路径中的状态驻留期望，并将状态驻留期望与任务节点自身所关联的观测情绪动力特征强度相结合，生成表征对应任务节点自身情绪动力惯性的基础强度； 根据关键枢纽节点在状态转移概率矩阵中表征的高概率外向转移特性，计算其情绪动力影响的辐射范围及强度衰减系数，并依据任务流程拓扑图中任务节点与此辐射范围的连接关系，计算关键枢纽节点对任务节点的情绪动力传导强度； 将任务节点自身的基础强度与所接收的来自一个或多个关键枢纽节点的情绪动力传导强度进行加权叠加，其中权重依据任务节点在最优状态转移路径中被访问的先后顺序进行动态调整，生成任务节点最终的情绪动力惯性扰动强度； S6、将任务节点所受的情绪动力惯性扰动强度映射至任务流程拓扑图并进行可视化渲染。

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绵阳师范学院，其通讯地址为：621000 四川省绵阳市高新区绵兴西路166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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