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龙图腾网获悉北京爱谱雷科技有限公司申请的专利一种基于自适应深度学习的手机游戏动态操控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：CN119548821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411605661.7，技术领域涉及：A63F13/55；该发明授权一种基于自适应深度学习的手机游戏动态操控优化方法是由张军设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应深度学习的手机游戏动态操控优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应深度学习的手机游戏动态操控优化方法，包括如下步骤：S1、采集玩家操作数据和场景背景参数，生成统一尺度的特征数据；S2、通过时空特征自适应卷积网络生成自适应的时空特征序列；S3、构建自适应记忆网络，通过短期聚焦机制识别近期的高频操作模式，生成操作意图特征；S4、通过自监督学习多层感知机生成自监督学习任务，自适应调整特征权重生成操控参数；S5、通过反馈评分机制实时生成反馈评分并调整学习率；S6、基于反馈评分和数据分析建立满意度评估机制；S7、实时记录操作反馈和评分结果，并基于反馈循环实现自适应优化。本发明通过自适应深度学习方法动态优化手机游戏操控，具备高适应性和优异用户体验。

本发明授权一种基于自适应深度学习的手机游戏动态操控优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应深度学习的手机游戏动态操控优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集玩家操作数据和场景背景参数，通过数据去噪、归一化处理和误触数据过滤，生成统一尺度的特征数据； S2、通过时空特征自适应卷积网络调整卷积核的大小和形状，依据触控力度和轨迹动态调整卷积核和时间采样步长，生成自适应的时空特征序列； S3、构建自适应记忆网络，依据当前操作和历史操作的时间关联对记忆池进行动态更新，通过短期聚焦机制识别近期的高频操作模式，生成操作意图特征； S4、通过自监督学习多层感知机生成自监督学习任务，并将统一尺度的特征数据、自适应的时空特征序列和操作意图特征融合为多模式特征，依据场景需求自适应调整特征权重生成操控参数； S5、通过反馈评分机制实时生成反馈评分，并基于反馈评分动态调整学习率，实现自适应调整； S6、基于反馈评分和数据分析建立满意度评估机制，通过重新学习机制在检测到不满操作时实时调整操控参数； S7、对响应速度和操作准确率进行检测，实时记录操作反馈和评分结果，并基于反馈循环实现自适应优化； 所述S3具体包括： S31、初始化自适应记忆网络，将当前操作数据与历史操作序列输入记忆网络，建立当前操作与历史操作的时间关联，形成多维时序特征； S32、构建动态记忆池，在记忆池中存储与当前操作高度相关的历史操作特征，动态记忆池状态表示为Mdynamict，所述动态记忆池状态Mdynamict基于当前操作特征Vcurrentt和历史操作特征Hhistoryt的非线性加权组合，实现动态更新： 其中，αcur表示当前操作的权重系数，βhist表示历史操作的权重系数，tanh表示双曲正切函数，λrate表示时间关联变化率，σdecay表示动态记忆池的自适应衰减系数，γmemory表示动态记忆池的融合系数，δstabilizer表示状态稳定系数，exp表示指数函数； S33、引入短期聚焦机制，对当前时刻和最近若干时刻的操作频率进行聚合，定义聚合时间窗口Wfocus，在所述聚合时间窗口Wfocus内统计操作频率特征Ffreqt，捕捉短期内的高频操作特征； S34、基于动态记忆池状态Mdynamict和操作频率特征Ffreqt生成高频模式特征Vpatternt： 其中，γfreq表示操作频率特征权重系数，δmem表示动态记忆池状态权重系数，ηinteraction表示频率特征和记忆状态的交互调节系数，θcontext表示上下文关联系数，κstabilizer表示模式稳定系数； S35、对高频模式特征Vpatternt与当前操作特征Vcurrentt进行特征融合，生成初步操作意图向量Vintent_rawt； S36、对初步操作意图向量Vintent_rawt进行平滑处理，消除噪声并生成最终操作意图特征Vintentt； 所述S4具体包括： S41、在自监督学习多层感知机中创建自监督学习任务，构建无标签数据的伪标签集合，将统一尺度的特征数据矩阵Xunified输入至自监督学习多层感知机，并基于游戏场景构建伪标签集合Ypseudo模拟玩家操作行为，获得初步学习目标； S42、融合自适应的时空特征序列Sstat与操作意图特征Vintentt，生成初步多模式特征向量Fmultit； S43、将多模式特征向量Fmultit与统一尺度的特征数据矩阵Xunified进一步整合，生成多模式综合特征向量Fcombinedt，通过整合不同来源的数据，全面反映玩家操作特征与场景需求； S44、基于当前游戏场景动态调节特征权重，构建场景自适应权重因子矩阵Wscenet，对多模式综合特征中的权重进行调整，确保各特征在不同场景下具有最佳的融合比例； S45、对多模式综合特征向量Fcombinedt进行非线性激活处理，通过激活函数生成操控特征向量Fcontrolt； S46、将操控特征向量Fcontrolt输入至特征重构层，通过特征重构权重矩阵和上下文调节矩阵的组合进行非线性变换，生成操作参数： 其中，Pcontrolt表示t时刻的操作参数，Wcontrol表示特征重构权重矩阵，Ccontext表示上下文调节矩阵，α表示非线性激活项的系数，β表示平滑因子，γ表示指数衰减速率系数，δ表示历史稳定系数，Pcontrolt-1表示t-1时刻的操作参数，Pcontrolt-2表示t-2时刻的操作参数。

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