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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于深度学习的汉字视觉辨识训练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：CN121095963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511267240.2，技术领域涉及：G06V30/32；该发明授权一种基于深度学习的汉字视觉辨识训练系统是由吴舒蔓设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的汉字视觉辨识训练系统在说明书摘要公布了：本发明涉及教育技术与人工智能技术领域，具体为一种基于深度学习的汉字视觉辨识训练系统。包括笔迹识别模块，用于接收用户输入的笔迹序列数据，并对笔迹序列数据进行识别处理，得到笔迹识别置信度；用户状态监测模块，用于得到量化用户认知负荷状态的认知负荷指数；决策仲裁模块，用于得到最终干预强度，最终干预强度解耦了笔迹识别置信度与教学干预强度的直接绑定关系；动态干预模块，用于依据最终干预强度，向用户执行强度、粒度与频率适配的教学反馈。本发明打破了因用户状态不佳导致强干预，强干预又导致用户状态更差的恶性负反馈循环，实现了教学有效性与系统鲁棒性的协同提升。

本发明授权一种基于深度学习的汉字视觉辨识训练系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的汉字视觉辨识训练系统，其特征在于，包括： 笔迹识别模块，用于接收用户输入的笔迹序列数据，并对笔迹序列数据进行识别处理，得到笔迹识别置信度； 用户状态监测模块，用于同步接收笔迹序列数据，并对笔迹序列数据的动力学特征参数进行分析，得到量化用户认知负荷状态的认知负荷指数； 决策仲裁模块，用于接收笔迹识别置信度和认知负荷指数，并基于动态调节模型对教学干预强度进行非线性调制，得到最终干预强度，最终干预强度解耦了笔迹识别置信度与教学干预强度的直接绑定关系； 动态干预模块，用于依据最终干预强度，向用户执行强度、粒度与频率适配的教学反馈； 所述用户状态监测模块的具体处理过程包括： 引导用户书写预设的基准汉字，采集并处理基准汉字的笔迹动力学特征数据，得到个性化的基准状态参数； 在训练过程中，提取用户当前笔迹序列的实时动力学特征； 将实时动力学特征与基准状态参数进行比对计算，生成认知负荷指数,该比对计算可由一个预设的非对称加权模型完成，公式：； 所述笔迹的动力学特征数据包括均书写速度、平均书写压力、笔画间平均停顿时间和笔画轨迹颤抖频率； 所述决策仲裁模块的具体处理过程包括： 基于笔迹识别置信度，计算得到反映系统对书写错误直接反应的基准干预强度； 基于认知负荷指数，计算得到用于动态抑制基准干预强度的共情调制因子； 将基准干预强度与共情调制因子进行乘法调制，得到最终干预强度； 所述基准干预强度的计算过程为：将预设的系统最大干预强度常量，乘以笔迹识别置信度与1之差的N次方，N为大于1的预设干预敏感度系数； 所述共情调制因子的计算过程为：基于S型函数，根据认知负荷指数与预设的认知负荷容忍阈值之间的差值，生成在认知负荷容忍阈值附近平滑过渡的抑制因子，抑制因子即为共情调制因子。

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