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龙图腾网获悉广州炫视智能科技有限公司申请的专利基于路径优化与多维评分的推理逻辑训练方法及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：CN120319406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510782720.6，技术领域涉及：G16H20/70；该发明授权基于路径优化与多维评分的推理逻辑训练方法及系统是由刘辉;陈文光;吴旸设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于路径优化与多维评分的推理逻辑训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于路径优化与多维评分的推理逻辑训练方法及系统，涉及认知训练技术领域，计算基于数字矩阵训练题卡坐标映射后获取的二维坐标矩阵的矩阵复杂度，以及用户能力系数；基于矩阵复杂度和用户能力系数动态选择路径搜索算法并计算理论最优路径，并生成路径效率；根据多项评价指标的融合权重计算综合评分，其中多项评价指标包括路径效率；当综合评分满足触发条件时进行自适应调控；基于用户触控坐标与目标坐标的欧氏距离、操作序列索引偏差，动态判定错误类型，当注入干扰项时，根据错误类型占比选择生成策略，本发明通过多维度的评估与调控，显著提升了推理逻辑训练的效果与用户体验。

本发明授权基于路径优化与多维评分的推理逻辑训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于路径优化与多维评分的推理逻辑训练方法，其特征在于，所述方法包括： 计算基于数字矩阵训练题卡坐标映射后获取的二维坐标矩阵的矩阵复杂度，以及根据当前用户的历史操作数据计算用户能力系数； 基于所述矩阵复杂度和用户能力系数动态选择路径搜索算法并计算理论最优路径，结合计算的实际路径长度生成路径效率； 根据所述用户能力系数动态调整预设的多项评价指标各自的融合权重，并根据多项评价指标的融合权重计算综合评分，其中所述多项评价指标包括路径效率； 当所述综合评分满足触发条件时进行自适应调控，其中所述调控包括在满足第一触发条件时，重新映射坐标并更新所述矩阵复杂度，和在满足第二触发条件时执行干扰项注入； 基于用户触控坐标与目标坐标的欧氏距离、操作序列索引偏差，动态判定错误类型，当注入干扰项时，根据错误类型占比选择生成策略； 其中所述矩阵复杂度的计算包括： 根据预设权重通过加权求和方法计算矩阵复杂度，其中所述矩阵复杂度的加权项包括所述二维坐标矩阵的列数与预设基准列数的比值，以及预设基准间距与所述二维坐标矩阵的相邻元素平均间距的比值； 其中所述用户能力系数的计算包括： 根据预设权重通过加权求和方法计算用户能力系数，其中所述用户能力系数的加权项包括历史路径效率均值、历史正确率均值和历史操作稳定性逆指标； 其中所述基于所述矩阵复杂度和用户能力系数动态选择路径搜索算法并计算理论最优路径，结合计算的实际路径长度生成路径效率，包括： 计算矩阵复杂度与用户能力系数的比值， 当该比值小于预设阈值时，采用贪心算法生成理论最优路径的长度， 当该比值不小于预设阈值时，采用启发式最优路径搜索算法生成理论最优路径的长度； 基于所述二维坐标矩阵，计算用户实际触控坐标序列的实际路径长度，并与理论最优路径的长度对比，生成路径效率。

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