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龙图腾网获悉浙江大学滨海产业技术研究院申请的专利一种基于AIGC的人机协同智能控制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：CN119940425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510423767.3，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权一种基于AIGC的人机协同智能控制系统是由方燕翎;毛义华设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AIGC的人机协同智能控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AIGC的人机协同智能控制系统，涉及人工智能技术领域，该系统包括：BI输入模块通过多模态生物信号感知用户状态，结合对抗生成网络和对比学习优化数据完整性；CI决策模块采用博弈论、联邦学习和多目标优化算法，提高跨设备与跨用户决策一致性；AI执行反馈模块基于元强化学习与LSTM预测实现精准执行，通过StableDiffusion与CLIP提供多模态反馈；动态学习模块结合知识蒸馏与资源感知优化模型效率；算法偏差监控模块利用因果推断和公平性约束确保决策透明公平；用户界面模块支持自适应交互与因果强化学习优化人机共适应机制。本发明提高了智能系统的人机交互能力和决策可靠性。

本发明授权一种基于AIGC的人机协同智能控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AIGC的人机协同智能控制系统，其特征在于，包括： BI输入模块，所述BI输入模块通过多模态生物信号感知与动态建模，实现人机协同输入，提供实时用户状态数据支撑； CI决策模块，所述CI决策模块用于融合BI输入模块的数据，进行多目标优化与联邦学习调度，实现跨设备、跨用户的智能决策； AI执行反馈模块，所述AI执行反馈模块根据CI决策模块的优化决策执行指令，并提供基于强化学习和多模态反馈的自适应执行方案； 动态学习和成本优化模块，所述动态学习和成本优化模块用于优化模型训练与部署，确保系统计算效率与隐私保护的平衡； 算法偏差和公平性监控模块，所述算法偏差和公平性监控模块用于监测系统算法偏差并保障公平性； 用户界面和交互模块，所述用户界面和交互模块用于提升用户体验并优化人机交互； 所述BI输入模块包括传感单元、信号处理单元、动态画像建模单元和生理信号质量评估单元； 所述传感单元通过异构数据接口协议对齐来自脑电信号采集设备、心率传感器、语音采集装置和手势捕捉设备的多模态数据，所述多模态数据包括脑电信号、心率、语音、手势以及外部设备数据；通过脑电信号分析和心率信号推算得到生理特征向量；采用双判别器生成对抗网络补全传感器异常缺失信号；生成器采用U-Net深度神经网络架构，对缺失的多模态信号进行重建和补全，生成完整的补全信号；双判别器分别验证信号完整性和生理合理性，输出时间同步误差小于1ms的多模态信号流； 所述信号处理单元使用卡尔曼滤波和小波包分解，消除补全传感器异常缺失信号时出现的基线漂移与肌电干扰问题，提取α、β、θ波段能量特征；通过改进的SimCLR对比学习框架从跨模态数据中学习潜在表征，其中正样本为同一用户的脑电信号与心率信号配对数据，负样本为跨用户随机配对数据，损失函数采用归一化温度标度交叉熵，输出128维标准化特征向量；所述对比学习损失函数具体如式所示： ，其中，为对比学习损失函数，为正样本对的嵌入向量，为温度参数，为批次中负样本数量，为余弦相似度函数，计算两个向量的相似性； 所述动态画像建模单元基于半监督时空图网络构建用户画像，节点包括真实用户和每日生成的200个虚拟用户；通过变分图自编码器的隐变量插值生成虚拟用户，KL散度小于0.1；边权重由行为相似度定义，利用伪标签传播机制融合用户主动标注事件，输出动态短期状态和长期行为偏好图谱；所述变分图自编码器的隐变量插值生成虚拟用户的模型，具体如式所示： ，其中，为VGAE生成模型的证据下界，为编码器网络，用于将输入数据X映射到隐变量z；为解码器网络，用于从隐变量z重构数据X；为隐变量的先验分布，为散度，用于衡量编码器分布与先验分布之间的差异； 所述生理信号质量评估单元实时检测传感器接触状态，当脑电信号电极阻抗大于50kΩ时触发警告，异常持续10秒后启动对抗网络补全模式，同步推送语音提示“传感器接触不良，已启用补全模式”；输出设备健康状态的三级预警，包括正常、警告和故障。

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