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龙图腾网获悉北京中科道格科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的游戏化创作系统及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：CN120451377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510469209.0，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于机器学习的游戏化创作系统及方法是由刘俊;师晓飞;邹良伟设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的游戏化创作系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习计算系统技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的游戏化创作系统及方法，包括传感数据获取模块，游戏化数据识别模块，机器学习创作模块，游戏创作输出模块，实时反馈优化模块。本发明，基于游戏化数据生成个性化游戏形象，支持风格迁移与细节增强，引入网络延迟监测与设备算力裕度评估，动态调整创作参数，降低模型分辨率或启用本地缓存生成，保证创作流畅性，提升虚拟形象游戏化的创作效率，通过访问量分析识别高热度公众形象，结合相似系数校正输出结果，避免形象与公众形象重叠，并通过形成“数据－创作－反馈”闭环，提升虚拟形象游戏化的创作效率和效果。

本发明授权一种基于机器学习的游戏化创作系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的游戏化创作系统，其特征在于，包括： 传感数据获取模块，用以通过传感器节点群对创作来源数据进行获取； 游戏化数据识别模块，用以根据数据识别模型对创作来源数据进行识别，得到游戏化数据和非游戏化数据，还用以根据同源非游戏化数据条数对创作来源数据的获取过程进行调整； 机器学习创作模块，用以根据游戏化数据对游戏形象进行创作，还用以对网络延迟情况进行监测，并根据网络延迟情况对游戏形象的创作过程进行实时优化，还用以根据设备算力裕度对游戏形象的创作过程的实时优化过程进行调整； 游戏创作输出模块，用以对游戏形象进行输出，还用以根据游戏形象被访问量对公众形象进行识别，并根据游戏形象公众相似系数对游戏形象的输出结果进行校正，还用以根据游戏形象的基础主体占比率对公众形象的识别过程进行优化； 实时反馈优化模块，用以根据游戏化数据点位频次对创作来源数据的获取过程进行实时优化； 所述游戏化数据识别模块设定数据识别模型的损失函数为二元交叉熵函数，为数据识别测试集的样本总数量，为数据识别测试集中的样本序号，为数据识别测试集中第个样本的实际类别，对于游戏化数据=1，对于非游戏化数据=0，为数据识别模型的预测概率，表示数据识别模型对第个样本为游戏化数据的预测概率； 所述游戏化数据识别模块获取非游戏化数据的传感器节点标识，并对聚类监测周期内相同传感器节点标识的非游戏化数据进行计数，得到同源非游戏化数据条数n，并将同源非游戏化数据条数n与预设同源非游戏化数据条数n0进行比对，根据比对结果对非游戏化数据的聚类状态进行判断，其中： 当n≤n0时，所述游戏化数据识别模块判定所述非游戏化数据的聚类状态为未达到聚类； 当n＞n0时，所述游戏化数据识别模块判定所述非游戏化数据的聚类状态为达到聚类； 所述游戏化数据识别模块根据非游戏化数据的聚类状态对创作来源数据的获取过程进行调整，其中： 若所述非游戏化数据的聚类状态为未达到聚类，所述游戏化数据识别模块不对创作来源数据的获取过程进行调整； 若所述非游戏化数据的聚类状态为达到聚类，所述游戏化数据识别模块对创作来源数据的获取过程进行调整，根据聚类调整系数α对所述非游戏化数据对应传感器节点的预设获取频次P0进行调整，调整后的预设获取频次为Pa0，设定Pa0=α×P0，设定1＜α＜1.2。

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