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龙图腾网获悉上海术理智能科技有限公司;上海通用术理智慧医疗脑科学研究院申请的专利一种基于扩展现实与传感分析的交互模型训练方法及装置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：CN121502363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610030755.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于扩展现实与传感分析的交互模型训练方法及装置是由李傲;葛文雅;黄敏嫱;王薇;马文娟;王艺设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩展现实与传感分析的交互模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及脑电信号监测及数据处理技术领域，特别涉及一种基于扩展现实与传感分析的交互模型训练方法及装置，方法包括：根据虚拟世界生成参数构建动态虚拟世界；获取用户在动态虚拟世界中进行交互训练时的脑电数据，以及生理传感数据和行为传感数据中的至少一种；并确定用户的交互训练效果；在循环迭代过程中，当交互训练效果不满足收敛条件时，根据预设的预测模型调整虚拟世界生成参数，并根据调整后的虚拟世界生成参数继续构建新的动态虚拟世界，直至交互训练效果满足收敛条件时，结束循环迭代过程，训练得到交互模型。可以基于虚拟现实和脑电的交互训练方案，在沉浸、个性化的环境中触发用户的交互反应，从而达到“虚拟调节”的效果。

本发明授权一种基于扩展现实与传感分析的交互模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于扩展现实与传感分析的交互模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 确定虚拟世界生成参数以及用户特征参数；虚拟世界生成参数的确定步骤，包括：根据交互训练采样时间以及条件组合构建交互训练范式；根据所述交互训练范式得到每一组被试者在对应交互训练采样时间接受对应条件组合的交互训练时的表征用户交互训练效果的交互反应强度分布；其中，所述条件组合包括虚拟世界生成参数中的情境特征参数以及负面特征参数；根据所述交互反应强度分布得到交互训练量化指标最强的第一条件组合，从所述第一条件组合中去除负面条件组合，得到目标安全条件组合，将所述目标安全条件组合作为所述虚拟世界生成参数的基线值；定义安全约束条件，在所述安全约束条件下，以所述虚拟世界生成参数的基线值为基准迭代寻找交互训练效果最强时对应的参数，并作为最终的虚拟世界生成参数；利用聚类算法，根据所述目标安全条件组合为目标函数以及每个安全约束条件分别初始化一个随机过程模型；根据所述随机过程模型预测得到虚拟世界生成参数；其中，所述随机过程模型表征从所述目标安全条件组合中筛选出来的部分条件组合，并作为数据子集用于拟合描述安全条件组合的模型；其中，所述目标函数用于最大化交互训练强度； 所述从所述第一条件组合中去除负面条件组合，得到目标安全条件组合，包括：根据预训练语言模型对所述交互训练范式中被试者的反馈信息进行结构化处理，得到负面反应向量，对所述负面反应向量进行聚类处理得到负面聚类簇；从所述交互反应强度分布中靠前的多个条件组合中提取负面反应向量，将提取的所述负面反应向量与所述负面聚类簇进行匹配，若提取的所述负面反应向量与所述负面聚类簇匹配成功，得到匹配条件组合，从所述交互反应强度分布中靠前的多个条件组合中去除匹配条件组合得到第一条件组合，若所述负面反应向量与所述负面聚类簇未匹配成功，将所述交互反应强度分布中靠前的多个条件组合作为第一条件组合；继续从所述第一条件组合中去除指定条件组合，得到目标安全条件组合；其中，所述指定条件组合是预先定义的使用户出现负面反应的条件组合； 其中，所述安全约束条件的构建步骤，包括：根据用户的负面反应向量与所述负面聚类簇之间的距离关系确定第一安全约束条件，其中，所述第一安全约束条件与群体化负面信息相关；对所述指定条件组合对应的反应向量进行涌现处理，将离散或连续点状反应向量扩大得到围绕点状向量的形成语义簇的连续空间反应向量，根据用户的负面反应向量与连续空间反应向量之间的距离关系确定第二安全约束条件，其中，所述第二安全约束条件与个性化负面信息相关； 根据所述虚拟世界生成参数构建动态虚拟世界； 获取用户基于所述用户特征参数在所述动态虚拟世界中进行交互训练时的脑电数据，以及生理传感数据和行为传感数据中的至少一种； 根据所述脑电数据，结合生理传感数据和行为传感数据中的至少一种确定用户的交互训练效果； 在循环迭代过程中，当所述交互训练效果不满足收敛条件时，根据预设的预测模型调整所述虚拟世界生成参数，并根据调整后的所述虚拟世界生成参数继续构建新的动态虚拟世界，直至所述交互训练效果满足收敛条件时，结束循环迭代过程，训练得到交互模型。

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