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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种用于学员训练数据分析的智能模型构建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：CN121257673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511812027.5，技术领域涉及：G06N5/02；该发明授权一种用于学员训练数据分析的智能模型构建方法及系统是由廖建媚;李慧颖;黎斌;黄莉设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于学员训练数据分析的智能模型构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能训练及数据分析技术领域，具体为一种用于学员训练数据分析的智能模型构建方法及系统。包括构建SOP时序知识图谱，获取标准操作规程文档及专家级操作示范数据，并构建SOP时序知识图谱；实时特征提取，捕获的多模态数据流，并生成实时行为特征向量；状态识别与路径推演，将实时行为特征输入事件分类器以识别关键事件，并在SOP时序知识图谱中进行基于确定性有限状态自动机逻辑的路径推演，确定并输出当前状态指针；偏差分析与判定，基于当前状态提取合规掩码，将其注入注意力网络的解码过程；反馈与调整，生成对应的偏差事件信号。本发明深度分析使得反馈更具针对性，显著提高了训练评估的准确度和精细度。

本发明授权一种用于学员训练数据分析的智能模型构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于学员训练数据分析的智能模型构建方法，其特征在于，包括： 构建SOP时序知识图谱，获取标准操作规程文档及专家级操作示范数据，并在此基础上构建SOP时序知识图谱，包含状态迁移套件、专家基准支持及技能置信度阈值； 实时特征提取，捕获的多模态数据流，并利用多模态时序编码器对数据流进行特征提取，生成实时行为特征向量； 状态识别与路径推演，将实时行为特征输入事件分类器以识别关键事件，并在SOP时序知识图谱中进行基于确定性有限状态自动机逻辑的路径推演，确定并输出当前状态指针； 偏差分析与判定，基于当前状态提取合规掩码，将其注入注意力网络的解码过程；综合实时行为特征向量、合规掩码及专家基准向量，判定是否存在教义偏差与技能偏差； 反馈与调整，生成对应的偏差事件信号，根据该信号更新个人能力雷达图，并基于雷达图动态调整后续任务的场景参数； 所述构建SOP时序知识图谱，包括： 对所述标准操作规程文档进行语义解析； 识别关键操作节点及其时序逻辑关系； 构建状态转移骨架； 定义每一逻辑状态下的前置条件、允许动作集及禁止动作集； 对所述专家级操作示范数据进行统计分析； 计算标准动作在不同状态下的高维特征均值、方差及动态分布边界； 生成专家基准向量； 将所述专家基准向量锚定在所述SOP时序知识图谱对应的合规动作节点上； 所述判定是否存在教义偏差，包括： 将当前状态下的合规动作权重设为1，违规动作权重设为0，生成所述合规掩码； 利用所述合规掩码抑制所述注意力网络中违规动作的预测概率； 根据所述实时行为特征向量映射出原始最大概率动作； 校验所述原始最大概率动作在所述合规掩码中的权重； 响应于所述权重为0，判定存在所述教义偏差； 所述判定是否存在技能偏差，包括： 响应于所述原始最大概率动作在所述合规掩码中的权重非0，获取当前逻辑状态节点挂载的所述专家基准向量； 计算所述实时行为特征向量与所述专家基准向量之间的相似度得分； 将所述相似度得分与所述技能置信度阈值进行比较； 响应于所述相似度得分低于所述技能置信度阈值，判定存在所述技能偏差。

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