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龙图腾网获悉无锡泛太科技有限公司申请的专利一种基于计算机神经网络的智能实训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：CN119990211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510082674.9，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于计算机神经网络的智能实训系统是由孙锦全;刘宏泉;夏建春;李伟设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机神经网络的智能实训系统在说明书摘要公布了：本发明涉及实训教学技术领域，公开了一种基于计算机神经网络的智能实训系统，该系统包括知识讲解单元，利用神经网络模型提供个性化理论知识讲解；技能操作模拟单元，构建模拟模型实现技能操作的虚拟化练习；实训评估单元，运用深度学习技术对用户实训表现进行精准评估。同时，系统设有数据获取单元，负责采集用户学习行为、操作模拟及实训成果数据，并传入各模型以获取输出结果。最后，智能反馈单元根据模型输出结果，通过定义的智能反馈算法，为用户提供个性化实训反馈和建议。本系统综合了理论知识讲解与技能操作模拟，实现了实训教学的智能化与个性化，有效提升了实训教学效果。

本发明授权一种基于计算机神经网络的智能实训系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机神经网络的智能实训系统，其特征在于，所述系统包括： 知识讲解单元，构建知识讲解模型，用于提供实训相关的理论知识讲解； 技能操作模拟单元，构建技能操作模拟模型，用于模拟实训中的技能操作过程； 实训评估单元，构建基于深度学习的实训评估模型，该模型利用实训数据，对用户的实训表现进行评估； 数据获取单元，采集用户的学习行为数据、操作模拟数据和实训成果数据，并将采集的数据分别传入知识讲解模型、技能操作模拟模型和实训评估模型，获取模型的输出结果； 智能反馈单元，定义智能反馈算法，对模型输出结果进行分析，为用户提供个性化的实训反馈和建议； 所述知识讲解模型采用Transformer架构，包含： 输入层：接收实训主题和相关问题； 编码层：通过自注意力机制对输入信息进行编码，生成上下文表示； 解码层：根据上下文表示生成对应的讲解内容； 输出层：输出与实训主题相关的理论知识讲解； 所述技能操作模拟模型采用生成对抗网络GAN架构，包含： 生成器：接收操作指令，生成模拟的操作过程数据； 判别器：区分生成的操作过程数据与真实的操作过程数据； 输入层：接收用户输入的操作指令； 输出层：输出模拟的技能操作过程； 所述实训评估模型采用卷积神经网络CNN与长短期记忆网络LSTM结合的架构，包含： CNN部分：处理用户的学习行为数据和操作模拟数据中的空间特征； LSTM部分：处理用户操作过程中的时间序列特征； 全连接层：将CNN和LSTM的输出特征进行融合，并连接至输出层； 输出层：输出用户的实训评估结果，包括操作准确度、完成时间和步骤合理性； 所述智能反馈单元中定义的智能反馈算法的实现步骤包括： 步骤1：定义知识讲解模型的输出为K_Explain，技能操作模拟模型的输出为S_Simulate，实训评估模型的输出为E_Evaluate； 步骤2：根据E_Evaluate的结果，识别用户在实训中的弱点和需要改进的地方； 步骤3：结合K_Explain，为用户提供针对弱点的理论知识补充讲解； 步骤4：结合S_Simulate，为用户提供针对弱点的技能操作模拟训练； 步骤5：若存在多个实训项目或技能点，则对每个实训项目或技能点分别进行上述反馈过程，得到各自的个性化反馈； 步骤6：根据所有实训项目或技能点的个性化反馈，整合生成最终的实训反馈报告。

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