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申请/专利权人：北京育见未来科技有限公司

摘要：本发明提供了一种基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法及系统，涉及智慧养老技术领域，包括获取老年人的生活数据，根据生活数据利用虚拟仿真技术构建记忆宫殿虚拟环境；实时捕捉和记录老年人在构建完成的记忆宫殿虚拟环境中的第一多模态数据，得到情感分析结果；收集调整过后的所有的健康养老照护策略以及老年人在虚拟训练环境中产生的第二多模态数据；提取第三多模态数据的特征向量，得到老年人情感状态的综合评估结果；将社交行为模式和情感状态的综合评估结果进行融合，定制健康养老照护训练策略。本发明结合虚拟仿真技术和增强现实技术，为老年人构建了个性化的记忆宫殿虚拟环境，有助于促进老年人的认知功能和情感状态的改善。

主权项：1.一种基于虚拟仿真技术的健康养老照护训练方法，其特征在于，包括：获取老年人的生活数据，根据生活数据利用虚拟仿真技术构建记忆宫殿虚拟环境，其中生活数据包括个人信息、生活习惯和健康状况，其中记忆宫殿虚拟环境包括多个房间和场景，用来模拟老年人日常生活和记忆训练环境；实时捕捉和记录老年人在构建完成的记忆宫殿虚拟环境中的第一多模态数据，将第一多模态数据输入至多模态注意力生成网络中进行情感分析，得到情感分析结果，其中第一多模态数据包括老年人在记忆宫殿虚拟环境中反应出的相对应的第一行为、第一语音和第一面部表情数据；利用增强学习算法训练虚拟代理人在虚拟环境中执行任务并与老年人进行交互，实时监测和调整训练交互过程中的反馈，根据反馈和情感分析结果，自主调整健康养老照护策略；收集调整过后的所有的健康养老照护策略以及老年人在虚拟训练环境中产生的第二多模态数据，其中第二多模态数据包括老年人在所有健康养老照护策略中反应出的相对应的第二行为数据、第二语音数据和第二面部表情数据；分别根据每种数据类型对第二多模态数据中的第二行为数据、第二语音数据和第二面部表情数据进行特征提取，得到第二行为特征向量、第二语音特征向量和第二面部表情特征向量；并对提取到的第二行为特征向量、第二语音特征向量和第二面部表情特征向量进行数据融合，得到的第二多模态特征向量；利用传感器和设备收集老年人在音乐疗法过程中的第三多模态数据，提取第三多模态数据的特征向量，将第二多模态特征向量和第三多模态数据的特征向量进行整合，将整合后的特征向量输入至预设的评估模型中进行综合评估，得到老年人情感状态的综合评估结果；收集老年人的社交数据，其中社交数据包括好友列表、评论和点赞的交互行为数据；通过机器学习算法识别老年人的社交行为模式，将社交行为模式和情感状态的综合评估结果进行融合，从而定制健康养老照护训练策略。

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