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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利基于深度学习的内分泌护理教学决策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：CN120598751B 。

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：202511089441.8，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于深度学习的内分泌护理教学决策系统是由戚瑞;周洁;黄朝旭;鬲洋院;元杰;刘彩霞;张美霞;谭慎敏;张麦叶;陈琳设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的内分泌护理教学决策系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种基于深度学习的内分泌护理教学决策系统，系统包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、教学评估模块和教学决策模块；教学评估模块引入公平约束对偶‑BiGRU模型，通过子群体划分与公平性约束机制，提升教学评估在不同学生群体间的一致性与稳定性；教学决策模块引入风险感知D3QN模型，构建风险敏感Q值函数，结合静态光谱风险度量机制对教学动作回报进行分段加权，优化策略网络的决策能力与风险调控能力；该系统可实现对多源异构教学数据的深度融合与个性化策略推荐，特别适用于内分泌护理等复杂医学教学场景，具有良好的公平性、自适应性与实用性。

本发明授权基于深度学习的内分泌护理教学决策系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的内分泌护理教学决策系统，包括数据预处理模块，所述数据预处理模块生成清洗教学数据集；其特征在于：该系统还包括特征提取模块、教学评估模块和教学决策模块； 特征提取模块，提取清洗教学数据集的教学内容特征和学生行为特征，得到综合特征集； 教学评估模块，引入公平约束对偶-BiGRU模型，通过公平约束对偶-BiGRU模型处理综合特征集，生成教学评估结果；公平约束对偶-BiGRU模型包括BiGRU模型； 教学决策模块，定义教学动作空间，引入风险感知D3QN模型，基于教学评估结果，采用风险感知D3QN模型对教学动作空间中的教学动作进行风险敏感性评估与策略优化，获取教学决策结果；风险感知D3QN模型包括D3QN模型；教学动作空间包括基础内容回顾、针对性训练推送、案例视频引导和测评任务安排； 通过公平约束对偶-BiGRU模型，生成教学评估结果的过程，具体包括以下步骤： 步骤S1：将综合特征集输入到BiGRU模型进行初始训练，生成初始教学评估结果； 步骤S2：设置参考评估基准值，通过K-Means对综合特征集进行多维特征划分，获取典型子群体，生成子群体评估结果；引入子群体公平性约束机制，对子群体评估结果的均值与参考评估基准值之间的偏差进行约束，生成子群体误差约束； 步骤S3：将子群体误差约束作为训练约束项，将BiGRU模型的训练任务形式化为多重公平性约束-非凸优化问题；引入原始-对偶优化算法，将多重公平性约束-非凸优化问题转化为对偶目标函数；在训练过程中使用对偶目标函数，对Bi-GRU模型的主参数与对偶变量进行交替迭代优化，优化初始教学评估结果，生成教学评估结果； 采用风险感知D3QN模型，获取教学决策结果的过程，具体包括以下步骤： 步骤B1：根据教学评估结果构建教学状态表示，执行教学动作，构建状态转移对； 步骤B2：设计奖励函数，结合状态转移对，生成即时奖励值；将状态转移对与即时奖励值输入至D3QN模型进行训练，采用传统Q值函数，评估教学动作，得到状态-动作回报分布； 步骤B3：在训练过程中，引入静态光谱风险度量机制替代传统Q值函数，得到优化策略网络； 步骤B4：基于优化策略网络，选取最优教学动作，生成教学决策结果。

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