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龙图腾网获悉广州铁路职业技术学院(广州铁路机械学校)申请的专利一种人工智能动态压力情绪分析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：CN119837530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510115060.6，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种人工智能动态压力情绪分析方法及系统是由何东升;刘让雄;代锋;周铭淞设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人工智能动态压力情绪分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及心理生理监测与数据分析技术领域，尤其是一种人工智能动态压力情绪分析方法及系统，包括步骤：在学生进行危险作业时，采集学生的生理数据、肢体动作数据；基于预设算法，对所述生理数据、所述肢体动作数据进行分析，判断学生是否有消极情绪，所述消极情绪包括焦虑、紧张、恐惧、愤怒、萎靡不振；当有消极情绪时，匹配发出预警信号，并启动响应程序，通知相关人员端，所述相关人员端包括用户端、救援人员端、学生端；生成健康反馈报告并发送至用户端，所述用户端包括教师端、教官端、项目组长端。本申请具有能在复杂与高风险工作环境，特别是教育实践训练和紧急情境中，高效、实时监测和分析大规模人群心理压力与情绪状态的效果。

本发明授权一种人工智能动态压力情绪分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种人工智能动态压力情绪分析方法，其特征在于，包括步骤： 在学生进行危险作业时，采集学生的生理数据、肢体动作数据； 基于GPS，输入学生的具体位置至预设数据库，匹配对应的危险作业区域； 基于危险作业区域，判断危险作业类型； 输入危险作业类型至预设数据库，匹配对应的预设频率采集学生的生理数据、肢体动作数据； 所述危险作业类型包括高空作业、接触有害物质作业、机械操作作业、精密操作作业、高强度体力作业； 所述生理数据包括心率数据、血压数据、体温数据、皮肤电导率数据； 所述肢体动作数据包括动作频率数据、动作幅度数据、动作速度数据； 基于预设算法，对所述生理数据、所述肢体动作数据进行分析，判断学生是否有消极情绪，所述消极情绪包括焦虑、紧张、恐惧、愤怒、萎靡不振； 基于自适应滤波方法，对所述生理数据、所述肢体动作数据进行预处理，所述自适应滤波方法结和深度学习技术； 基于时间序列分析技术，从预处理后的所述生理数据、所述肢体动作数据里提取出特征； 基于深度神经网络的前向传播过程公式，是输出特征向量、是权重矩阵、是输入特征向量、是偏置项、是激活函数，将提取的特征融合成一个多维特征向量； 基于机器学习算法，对所述多维特征向量进行优化，输出特征的最优组合； 基于自适应权重分配机制、最优组合，对多维特征向量的每个元素分配一个预设权重，计算加权求和，输出得分； 输入学生的学生信息至预设数据库，匹配对应的情绪反应组； 所述学生信息包括学号、姓名； 基于情绪反应组，在预设数据库里匹配对应的预设阈值； 将所述得分与预设阈值比对，当得分大于预设阈值的25%时，有消极情绪； 当有消极情绪时，匹配发出预警信号，并启动响应程序，通知相关人员端，所述相关人员端包括用户端、救援人员端、学生端； 当有消极情绪时，判断消极情绪程度； 所述消极情绪程度包括轻度消极情绪、中度消极情绪、重度消极情绪； 基于预设模糊逻辑规则，输入得分至预设模糊规则库，映射到对应的消极情绪程度的模糊集； 基于预设去模糊化方法，输出消极情绪程度； 所述预设模糊逻辑规则包括： 当得分占预设阈值的25%-50%时，判断得分是低，是轻度消极情绪； 当得分占预设阈值的50%-75%时，判断得分是中，是中度消极情绪； 当得分大于预设阈值的75%时，判断得分是高，是重度消极情绪； 生成健康反馈报告并发送至用户端，所述用户端包括教师端、教官端、项目组长端。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州铁路职业技术学院(广州铁路机械学校)，其通讯地址为：510000 广东省广州市增城区科德大道198号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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