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龙图腾网获悉数据堂(北京)科技股份有限公司申请的专利一种基于强化学习的智能评测模型动态优化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：CN120278397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510752294.1，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于强化学习的智能评测模型动态优化方法是由齐红威;王大亮;何鸿凌设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的智能评测模型动态优化方法在说明书摘要公布了：本申请涉及智能评测技术领域，其具体地公开了一种基于强化学习的智能评测模型动态优化方法，其根据学生对象的历史交互数据对基础智能评测模型及其通用参数进行微调，以更新后的模型参数对学生对象的当前交互数据进行预测，通过计算基准预测结果与真实交互之间的基准预测误差，并整合学生对象的近期表现统计特征、当前个性化调整参数作为当前强化学习RL状态，使用RLAgent策略网络选择调整动作，基于调整动作计算并更新该学生对象的个性化调整参数。该方法针对每个学生个体的实时学习状态进行个性化调整，既保证了基础模型的稳定性和泛化能力，又实现了对学生个体状态变化的快速响应和针对性调整。

本发明授权一种基于强化学习的智能评测模型动态优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的智能评测模型动态优化方法，其特征在于，包括： 获取第一学生对象的当前交互数据以及所述第一学生对象的历史交互序列； 使用基础智能评测模型及其通用参数，基于所述第一学生对象的历史交互序列对所述当前交互数据进行预测以得到基准预测结果； 计算所述基准预测结果与真实交互之间的基准预测误差，并整合所述基准预测误差、近期表现统计特征和当前个性化调整参数以得到当前RL状态； 将所述当前RL状态输入RLAgent策略网络以得到选择的调整动作； 基于所述选择的调整动作，计算新的个性化调整参数； 基于所述选择的调整动作，计算新的个性化调整参数，包括： 响应于所述选择的调整动作为输出个性化调整参数调整量； 对所述输出个性化调整参数调整量和所述当前个性化调整参数进行结构化编码以得到参数调整量结构化编码向量和当前调整参数结构化编码向量； 对所述参数调整量结构化编码向量和所述当前调整参数结构化编码向量进行低层级特征交互以得到参数调整量-当前调整参数低层级联合感知特征向量； 对所述参数调整量结构化编码向量和所述当前调整参数结构化编码向量进行多层级隐含特征提取以得到参数调整量中层隐含特征编码向量、当前调整参数中层隐含特征编码向量、参数调整量深层隐含特征编码向量和当前调整参数深层隐含特征编码向量； 对所述参数调整量中层隐含特征编码向量和所述当前调整参数中层隐含特征编码向量进行中层级特征交互以得到参数调整量-当前调整参数中层级联合感知特征向量； 对所述参数调整量深层隐含特征编码向量和所述当前调整参数深层隐含特征编码向量进行深层级特征交互以得到参数调整量-当前调整参数深层级联合感知特征向量； 对所述参数调整量-当前调整参数低层级联合感知特征向量、所述参数调整量-当前调整参数中层级联合感知特征向量和所述参数调整量-当前调整参数深层级联合感知特征向量进行渐进式交互融合以得到更新个性化参数高维表征； 对所述更新个性化参数高维表征进行特征解码以得到新的个性化调整参数。

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