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龙图腾网获悉安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)申请的专利结合MLP与Envelope_Q-Learning的智能运动干预随访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：CN120183755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510651096.6，技术领域涉及：G16H80/00；该发明授权结合MLP与Envelope_Q-Learning的智能运动干预随访方法是由张永亮;梅涛;叶骏;张亚慧;杨剑设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合MLP与Envelope_Q-Learning的智能运动干预随访方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合MLP与Envelope_Q‑Learning的智能运动干预随访方法，包括依据目标输入进行随访策略输出的随访策略输出方法和随访策略执行后依据目标执行结果对随访策略输出方法进行反馈调节的参数更新方法。本发明运用强化学习设定奖惩规则，依据患者运动依从性和自我效能的实时评估动态调整随访策略。借助Envelope_Q‑Learning算法更新优化Q值函数，并利用MLP逼近价值函数，输入患者状态输出动作Q值，辅助从电话、短信、面对面等多种随访方式中选最优动作，形成个性化运动随访策略，以提升患者运动依从性和自我效能。

本发明授权结合MLP与Envelope_Q-Learning的智能运动干预随访方法在权利要求书中公布了：1.一种结合MLP与Envelope_Q-Learning的智能运动干预随访方法，其特征在于：包括依据目标状态进行随访策略输出的随访策略输出方法和随访策略执行后依据目标执行结果对随访策略输出方法进行反馈调节的参数更新方法； 所述随访策略输出方法步骤如下： S1：将目标状态输入至MLP网络中，MLP网络依据权重W和偏置b输出每种随访策略的输出值Q； S2：利用-贪心策略选择随访策略中输出值Q值最大的作为目标随访策略进行输出； S3：目标随访策略执行后，对目标执行结果进行收集存取； S4：应用步骤S3中收集存储的目标执行结果，根据预设的奖惩策略计算奖惩分数； S5：将奖惩分数输入至Envelope_Q-Learning模型中进行训练，获得最终的Q值； 所述参数更新方法步骤如下： A1：应用步骤S5得到的最终的Q值，计算最终Q值和MLP获得的Q值之间的损失函数； A2：通过梯度下降法更新MLP网络中的权重W和偏置b，从而更新MLP获得的Q值； A3：判断是否达到预设条件，若否则执行步骤A1，若是则终止权重W和偏置b更新，获得最终的权重和偏置； 应用步骤A3中获得的最终权重W和偏置b，对步骤S1中MLP网络权重W和偏置b进行替换，完成参数的更新。

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安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)，其通讯地址为：230001 安徽省合肥市庐阳区庐江路9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”。