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龙图腾网获悉北京爱宾果科技有限公司申请的专利一种教学机器人的教学异常识别提示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：CN120086744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510558777.8，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种教学机器人的教学异常识别提示方法及系统是由闵海波;张建忠;吕远设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种教学机器人的教学异常识别提示方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种教学机器人的教学异常识别提示方法及系统，包括：获取待识别学员在设定时间窗口内的实时学习行为向量；将所述实时学习行为向量输入至预训练的异常等级识别模型中，输出实时学习行为向量对应的异常等级标签；其中，所述异常等级识别模型的训练基于历史行为序列的排序偏差与重构偏差，以拟合历史数据中学习行为向量的演化；根据异常等级标签，触发教学机器人的教学异常提示；本发明不仅有效摆脱了对人工经验与标签依赖，还显著增强了对行为演化轨迹的刻画能力；其不仅衡量行为序列在特征空间的整体重构偏差，还进一步评估其在时序结构上的排序偏差，提升异常识别的提示针对性。

本发明授权一种教学机器人的教学异常识别提示方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种教学机器人的教学异常识别提示方法，其特征在于，包括： 获取待识别学员在设定时间窗口内的实时学习行为向量； 将所述实时学习行为向量输入至预训练的异常等级识别模型中，输出实时学习行为向量对应的异常等级标签； 其中，所述异常等级识别模型的训练基于历史行为序列的排序偏差与重构偏差，以拟合历史数据中学习行为向量的演化； 根据异常等级标签，触发教学机器人的教学异常提示； 所述异常等级识别模型的建模步骤包括： S1、获取N个目标学员的第一阶段成绩； S2、根据N个目标学员的第一阶段成绩，构建历史行为序列；所述历史行为序列包括：K个高表现行为序列和Q个低表现行为序列； S3、将所述K个高表现行为序列定义为自编码训练集； S4、使用自编码训练集迭代训练时序自编码器模型，得到可拟合高表现行为序列的时序行为重构模型； S5、将Q个低表现行为序列输入至时序行为重构模型，输出Q个重构行为序列； S6、根据Q个重构行为序列与对应的低表现行为序列，从目标学员中筛选非极端异常学员； S7、使用高表现行为序列以及非极端异常学员的低表现行为序列，构建自监督训练集； S8、使用自监督训练集对时序建模模型进行有监督训练，得到所述异常等级识别模型。

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