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龙图腾网获悉杭州乐湾科技有限公司申请的专利一种面向老年照护的医养结合知识服务系统构建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：CN120495053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510983744.8，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权一种面向老年照护的医养结合知识服务系统构建方法是由应霖伟;姜干成;张锣成;林志领;郑德虎;黄江铭;胡永周设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向老年照护的医养结合知识服务系统构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学与人工智能技术领域，公开了一种面向老年照护的医养结合知识服务系统构建方法，包括以下步骤：采集老年人的情感表达数据，应用非线性时间序列分析和深度学习模型，提取情感动态特征，识别情感调节能力下降的早期信号；基于获取的情感动态特征，利用记忆增强型注意力网络结合心理学知识图谱，构建老年人个体化的情感认知交互模型，揭示情感状态与认知模式间的动态交互机制，并识别关键干预节点；本发明基于情感认知交互模型和关键节点识别算法，使系统能够精确定位情感与认知相互影响的关键环节，实现有的放矢的靶向干预；且双通道协同干预策略通过多智能体强化学习，调节了情感状态和重构认知模式，打破了情感认知恶性循环。

本发明授权一种面向老年照护的医养结合知识服务系统构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向老年照护的医养结合知识服务系统构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集老年人的情感表达数据，应用非线性时间序列分析和深度学习模型，提取情感动态特征，识别情感调节能力下降的早期信号； 所述提取情感动态特征具体包括： 通过传感器网络采集老年人的多模态数据，包括语音、面部表情、活动模式和生理信号，作为情感状态分析的基础输入； 应用深度多模态融合算法提取情感表达的特征参数，包括情感强度、情感多样性、情感惯性和情感恢复力，构建情感动态特征向量： 其中，表示情感动态特征向量，表示情感表达的强度，表示情感类型的多样性指数，表示情感状态的持续性，表示从负面情感恢复到基线状态的速率，表示向量的转置； 采用非线性时间序列分析方法，对情感动态特征向量的时间序列进行复杂度分析，量化情感动态系统的复杂度变化，所述非线性时间序列分析方法包括计算情感轨迹的熵增率、李雅普诺夫指数和分形维数，量化情感动态系统的复杂度变化，所述熵增率的表达式为： 其中，表示熵增率；表示当趋向无穷大时的极限；表示归一化系数；表示香农熵函数；、、分别表示第、、个时间点的情感状态，表示时间序列的长度； 所述李雅普诺夫指数： 其中，表示李雅普诺夫指数；表示连续时间变量；表示初始状态的偏离量；表示时间时的偏离量；表示当趋向无穷大时的极限；表示当初始偏离量趋向于0时的极限；表示时间归一化系数；表示自然对数； 深度学习模型采用隐马尔可夫模型和长短期记忆网络的混合架构，捕捉情感状态转移的长期演变模式，识别异常转移模式； 基于获取的情感动态特征，利用记忆增强型注意力网络结合心理学知识图谱，构建老年人个体化的情感认知交互模型，揭示情感状态与认知模式间的动态交互机制，并识别关键干预节点； 所述情感认知交互模型构建具体包括： 基于情感动态特征和认知评估数据，构建情感状态向量和认知模式向量； 应用记忆增强型注意力网络构建情感认知双向影响关系模型，捕捉两者的相互影响关系，并通过注意力权重矩阵存储历史状态信息； 基于老年人的个体数据，采用梯度下降法和变分推断相结合的优化算法，训练个体化的情感认知交互模型； 应用因果推断方法，基于训练好的情感认知交互模型，识别个体特定的情感认知交互关键节点，作为后续干预策略制定的重点目标； 双通道协同干预策略生成具体包括： 基于情感认知交互模型，定义干预优化目标函数和约束条件； 构建情感干预智能体和认知干预智能体组成的多智能体系统，通过协作机制共享状态信息和协调行动选择，最大化联合奖励； 采用深度确定性策略梯度算法优化干预策略，并设计协同决策机制，协调情感干预和认知干预的时序安排，最大化协同增效作用； 根据构建的情感认知交互模型，应用多智能体强化学习算法生成情感认知双通道协同干预策略，实现精准干预效果最大化； 执行生成的干预策略，建立闭环式干预执行与反馈机制，实现干预效果的动态评估与策略优化，提升老年人心理健康管理的精准性和持续性； 将功能模块集成到医养结合知识服务系统中，实现与其他健康管理模块的协同工作，构建完整的老年心理健康服务生态； 其中，功能模块包括：情感动态分析模块、情感认知交互建模模块、双通道协同干预模块、干预执行模块； 所述干预执行具体包括： 构建多模态干预执行系统，整合多种交互渠道，实现情感认知双通道干预策略的无缝执行； 建立多维度干预效果评估机制，包括即时情感反应评估、认知变化评估和长期健康状态评估； 应用贝叶斯调整方法和增量学习模型，根据干预效果和接受度实时优化干预策略参数； 知识服务系统集成与应用具体包括： 构建模块化系统架构，将技术组件封装为标准化服务模块，形成可扩展的医养结合知识服务系统； 实现心理健康管理与其他健康管理模块的协同工作机制，构建老年人健康状态全景图； 基于老年人个人兴趣、生活经历和社交偏好，构建个性化交互策略生成算法； 构建知识库动态更新与优化机制，不断从干预实践中积累经验，提升整体服务质量； 所述记忆增强型注意力网络包括编码器、记忆模块和解码器三部分，其中记忆模块维护历史状态缓冲区，多头注意力机制用于计算当前状态与历史记忆之间的相关性； 所述传感器网络包括：音频采集模块、视频采集模块、穿戴式生理信号监测模块和环境交互行为记录模块。

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