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龙图腾网获悉北京卅三智慧教育科技有限公司申请的专利健康状态预测网络、模型训练、预测方法、装置和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：CN120012856B 。

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：202510078181.8，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权健康状态预测网络、模型训练、预测方法、装置和系统是由何光华;肖何;李思思设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本健康状态预测网络、模型训练、预测方法、装置和系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种健康状态预测网络、健康状态预测模型训练方法和装置，涉及人工智能技术领域、教育技术领域，具体涉及深度学习等技术领域。健康状态预测网络的具体实现方案为：长短期记忆网络，用于根据被测对象的行为评价时序数据得到隐藏状态向量序列；注意力机制模块，用于得到所述隐藏状态向量序列的时间步权重序列，基于所述隐藏状态向量序列和所述时间步权重序列，得到上下文信息；输出层，用于根据所述上下文信息，得到所述被测对象在不同时间点的健康状态序列。

本发明授权健康状态预测网络、模型训练、预测方法、装置和系统在权利要求书中公布了：1.一种健康状态预测网络，所述健康状态预测网络包括： 长短期记忆网络，用于根据被测对象的行为评价时序数据得到隐藏状态向量序列；所述行为评价时序数据包括：终端设备传感器数据，所述终端设备传感器数据包括运动量、睡眠质量； 注意力机制模块，用于得到所述隐藏状态向量序列的时间步权重序列，并基于所述隐藏状态向量序列和所述时间步权重序列，得到上下文信息； 输出层，用于根据所述上下文信息，得到所述被测对象在不同时间点的健康状态序列，所述健康状态序列包括：所述被测对象身体健康状态，所述健康状态序列用于为医生提供参考，健康状态序列包括至少一个健康状态，每个健康状态反映所述被测对象属于正常或非正常的概率； 所述注意力机制模块还用于将所述隐藏状态向量序列中各个隐藏状态向量与特定方面特征进行相似度计算，得到各个隐藏状态向量的相似度值；对各个隐藏状态向量的相似度值进行归一化处理，得到各个隐藏状态向量的时间步权重，所述特定方面特征是指与所述被测对象的健康状态相关的特征； 所述注意力机制模块还用于采集所述隐藏状态向量序列中各个隐藏状态向量的语义信息，基于各个隐藏状态向量的语义信息，调整各个隐藏状态向量的时间步权重包括：检测各个隐藏状态向量的语义信息是否与预先设置的健康状态相匹配，若相匹配，检测该隐藏状态向量的时间步权重是否大于预设上限阈值，响应于小于预设上限阈值，将该隐藏状态向量的时间步权重调整为预设上限阈值。

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