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龙图腾网恭喜浙江师范大学申请的专利基于多模态互补图神经网络的认知诊断方法和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：CN114912656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202210361425.X，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于多模态互补图神经网络的认知诊断方法和系统是由李明;王双;黄昌勤;梁吉业;王译设计研发完成，并于2022-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态互补图神经网络的认知诊断方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多模态互补图神经网络的认知诊断方法和系统。该方法包括获取学习数据，其中学习数据包括视频资源数据、语音资源数据和练习资源数据；根据所述学习数据，确定所述学习数据的多模态资源互补图；对所述多模态资源互补图进行交互处理，得到所述学习数据的聚合嵌入数据；将所述聚合嵌入数据输入认知诊断模型，得到认知诊断的预测结果。该系统包括获取模块、多模态资源互补图模块、交互处理模块和预测模块。通过使用本申请中的方法，能够对多模态的学习数据进行充分提取，提升认知诊断模型的效率，提高模型的精确度和预测效果。本申请可广泛应用于神经网络技术领域内。

本发明授权基于多模态互补图神经网络的认知诊断方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态互补图神经网络的认知诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：获取学习数据，其中学习数据包括视频资源数据、语音资源数据和练习资源数据；根据所述学习数据，确定所述学习数据的多模态资源互补图；对所述多模态资源互补图进行交互处理，得到所述学习数据的聚合嵌入数据；将所述聚合嵌入数据输入认知诊断模型，得到认知诊断的预测结果；其中，所述聚合嵌入数据用于表征所述学习数据的语音依赖性、视频依赖性、练习依赖性和概念依赖性的聚合嵌入数据；所述对所述多模态资源互补图进行交互处理，得到所述学习数据的聚合嵌入数据，包括以下步骤：将所述多模态资源互补图通过MLP处理，得到所述学习数据的多模态特征向量；根据所述学习数据，确定所述学习数据的知识点对应的概念关系图；概念关系图结构包含有向连接和无向连接；对所述多模态特征向量与所述概念关系图进行迭代交互处理，得到所述学习数据的聚合嵌入数据；根据所述学习数据，确定所述学习数据的多模态资源互补图，包括如下步骤：将所述视频资源数据通过多模式Transformer编码器处理，得到视频语义特征向量；将所述语音资源数据通过HMM处理，得到语音语义特征向量；将所述练习资源数据通过TIMTransformer处理，得到练习语义特征向量；根据所述视频语义特征向量、所述语音语义特征向量和所述练习语义特征向量，确定不同学习数据之间的相关性；若所述相关性小于预设阈值，确定相应的学习数据之间存在互补关系；根据所述互补关系，确定所述学习数据的多模态资源互补图；所述不同学习数据之间的相关性通过以下公式得到： 其中，e′i和e′j用于表示不同的学习数据；Ki用于表征e′i所包含的资源数据的个数，Mk用于表征e′i中的资源数据所对应的语义特征向量；Kj用于表征e′j所包含的资源数据的个数，Nk用于表征e′i中的资源数据所对应的语义特征向量。

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