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龙图腾网获悉北京国人通教育科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的数据库深度挖掘整合平台及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：CN121301444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511841227.3，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种基于人工智能的数据库深度挖掘整合平台及方法是由李希萌;郭航设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的数据库深度挖掘整合平台及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及教育数据处理技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的数据库深度挖掘整合平台及方法，该平台包括：获取模块、判定模块、筛选模块、确定模块、调整模块以及生成模块。本发明通过将教育数据库中的时序成绩数据、学习行为数据及交互数据进行多维关联挖掘，对成绩波动特征与行为规律特征进行联合判别，基于行为交互与成绩滞后特征对干预目标进行双层筛选，进一步通过分析干预群体在下一周期内的成绩变化趋势实现反馈自校，依据多周期的趋势对比动态修正判别范围，并将最终优化结果转化为决策报告，有效解决了由于规则固化且模型静态导致无法及时响应学习变化进而造成异常学业状态识别滞后和干预精准度低的问题。

本发明授权一种基于人工智能的数据库深度挖掘整合平台及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的数据库深度挖掘整合平台，其特征在于，包括： 获取模块，其用以实时获取教育数据库中各挖掘目标的时序成绩数据、学习行为数据以及交互数据； 判定模块，其与所述获取模块连接，用以根据所述时序成绩数据中的成绩波动特征和所述学习行为数据中的行为规律特征，结合预设判别范围判定各所述挖掘目标的学业状态，以得到稳态结果、潜在风险结果或滞后结果； 筛选模块，其分别与所述获取模块和所述判定模块连接，用以基于所述潜在风险结果，根据所述交互数据筛选若干第一干预目标，以及，基于所述滞后结果，根据所述时序成绩数据筛选若干第二干预目标，以及，根据下一预设验证周期内的第一干预目标和第二干预目标筛选目标干预群体； 确定模块，其分别与所述获取模块和所述筛选模块连接，用以根据下一预设类型判定周期内的所述目标干预群体的所述时序成绩数据的变化趋势确定调整判定结果； 调整模块，其分别与所述确定模块和所述筛选模块连接，用以基于所述调整判定结果，根据下一预设优化周期内的所述稳态结果、所述潜在风险结果以及所述滞后结果调整所述预设判别范围； 生成模块，其与所述筛选模块连接，用以根据调整所述预设判别范围后重新得到的所述目标干预群体生成决策报告； 所述调整模块包括： 时刻统计单元，用以统计所述预设优化周期内的所述稳态结果的时间戳，以得到若干稳态时刻，以及，统计预设优化周期内的所述潜在风险结果的时间戳，以得到若干潜在风险时刻，统计预设优化周期内的所述滞后结果的时间戳，以得到若干滞后时刻； 离散计算单元，其与所述时刻统计单元连接，用以在所述稳态时刻的数量小于预设稳态数量阈值时，计算全部所述潜在风险时刻和所述预设优化周期的初始时刻的差值的标准差，以得到潜在离散度，以及，计算全部所述滞后时刻和预设优化周期的初始时刻的差值的标准差，以得到滞后离散度； 调整单元，其与所述离散计算单元连接，用以在所述潜在离散度小于预设离散度阈值、且所述滞后离散度大于或等于预设离散度阈值时，根据潜在离散度和预设离散度阈值的相对偏差增大所述预设判别范围的最小值，以及，在所述潜在离散度大于或等于预设离散度阈值、且所述滞后离散度小于或等于预设离散度阈值时，根据滞后离散度和预设离散度阈值的相对偏差减小预设判别范围的最小值，以及，在所述潜在离散度和所述滞后离散度均小于预设离散度阈值时，根据预设调整系数调整所述预设判别范围的最大值和最小值。

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