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龙图腾网恭喜北京智精灵科技有限公司申请的专利一种基于强化学习计算模型的认知潜力测评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：CN119207725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411715463.6，技术领域涉及：G16H20/70；该发明授权一种基于强化学习计算模型的认知潜力测评方法及系统是由李诗怡;王丹旸;王晓怡设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习计算模型的认知潜力测评方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习计算模型的认知潜力测评方法及系统。该方法包括如下步骤：基于预设任务库获取认知测评任务组合；获取用户对于每个认知测评任务的认知测评数据，其中，认知测评数据至少包括用户的完成认知测评任务的具体选项以及得分结果；基于强化学习计算模型，分别计算每个认知测评任务的学习率；将各认知测评任务的学习率转化为常模分数；将各认知测评任务的常模分数进行加权平均，以获取用户的综合测评得分，其中，不同的综合测评得分对应不同的认知潜力。本发明通过强化学习计算模型，可以对用户在某一个认知领域的表现进行学习建模，有效评估用户在某一个认知领域的认知潜力。

本发明授权一种基于强化学习计算模型的认知潜力测评方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习计算模型的认知潜力测评方法，其特征在于包括如下步骤：基于预设任务库获取认知测评任务组合；其中，所述预设任务库包括多个子任务库，每个所述子任务库均对应一种认知领域，每个所述子任务库均包括多个同一类型的认知测评任务，每一个所述认知测评任务均包括多个任务试次，用户在完成一个认知测评任务时，需要在每个任务试次下从k个选项中选择一个，k为每个任务试次的选项总数，且各选项的得分概率不同；当用户完成选择后，根据该选项的得分概率确定用户本次选择是否得分，直至用户完成所有任务试次；基于所述认知测评任务组合，获取用户对于每个认知测评任务的认知测评数据；其中，所述认知测评数据至少包括所述用户完成所有任务试次的具体选项、单个任务试次是否得分以及该认知测评任务的总得分；基于softmax函数，将用户在第t个任务试次选择选项k的概率表示为： 其中，由全部选项的预期差异决定；为当前认知测评任务的策略参数，决定了用户进行选择时的随机波动性，表示用户完全随机进行选择，越大表明用户越遵循价值进行学习；i表示具体的选项，i∈（1，k）；将所述用户当前认知测评任务的策略参数与预设阈值相比较，若所述策略参数不小于预设阈值，则正常计算所述用户对于当前认知测评任务的学习率α；若所述策略参数小于预设阈值，则重新进行认知测评；基于预训练的强化学习计算模型，分别计算每个认知测评任务的学习率α；其中，每个认知测评任务的学习率α通过以下方式计算：建立当前认知测评任务的第k个选项的得分波动函数，以获取第k个选项在第t个任务试次的内隐潜力预期值；所述得分波动函数表示为：，表示当前认知测评任务的第k个选项在第t个任务试次的实际得分，表示第k个选项在第t个任务试次的内隐潜力预期值，表示选项概率自然波动产生的偏差，由该选项该任务试次在整个人群中的标准差决定；基于所述用户当前认知测评任务的第k个选项在第t＋1个任务试次的实际得分，计算所述用户对于当前认知测评任务的学习率α；，，表示第k个选项在第t＋1个任务试次时候的实际得分，表示第k个选项在第t个任务试次的实际得分，表示用户在第t个任务试次对第k个选项产生的预期误差；基于各认知测评任务的预设常模，将各认知测评任务的学习率α转化为常模分数；其中，所述强化学习计算模型中内置有多个预设常模，各预设常模分别与所述预设任务库中的认知测评任务一一对应；将各认知测评任务的常模分数进行加权平均，以获取所述用户的综合测评得分，其中，不同的综合测评得分对应不同的认知潜力。

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