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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于情感状态的认知诊断方法及模型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：CN121148609B 。

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：202511014412.5，技术领域涉及：G16H20/70；该发明授权一种基于情感状态的认知诊断方法及模型是由伍文燕;胡钦太;沈幸博;郑晓娜;张振威设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于情感状态的认知诊断方法及模型在说明书摘要公布了：本申请涉及智能教育技术领域，特别是涉及一种基于情感状态的认知诊断方法及模型，其中模型包括级联的多模态信息特征提取模块、特征对齐层、模态选择层、自适应超模态学习层、跨模态融合转换层；方法包括以下步骤：从教学视频中提取情感相关的多模态特征，并获取其对应的知识点信息；将被提取的多模态特征投影至统一的低维空间，使数据处于同一维度，为后续的融合做准备；自适应地选择主模态与辅助模态；通过主模态与辅助模态之间的信息交互，形成情感语义表达；对所述主模态与超模态状态进行融合，生成统一的表示学生情感认知状态的超模态状态。本发明解决了现有技术认知诊断不够全面的问题，且具有准确性、适用性强的特点。

本发明授权一种基于情感状态的认知诊断方法及模型在权利要求书中公布了：1.一种基于情感状态的认知诊断模型，其特征在于，包括级联的多模态信息特征提取模块、特征对齐层、模态选择层、自适应超模态学习层、跨模态融合转换层； 所述的多模态信息特征提取模块用于从教学视频中提取情感相关的多模态特征，并获取其对应的知识点信息； 所述的特征对齐层用于将被提取的多模态特征投影至统一的低维空间，使数据处于同一维度，为后续的融合做准备； 模态选择层用于基于多模态特征中各模态的信息量，自适应地选择主模态与辅助模态；所述模态选择层通过一个长短期记忆网络LSTM计算各模态的情感信息熵，以评估其信息含量并确定主模态与辅助模态；所述模态选择层进一步基于不确定性估计进行模态权重分配，其具体地：为每个模态的特征设置随机丢弃层，在训练阶段通过多次前向推理计算预测结果的方差，以量化各模态的不确定性，并根据预设定的不确定性阈值或结合信息熵的加权公式来确定模态权重； 所述的自适应超模态学习层用于通过主模态与辅助模态之间的信息交互，递归更新并形成一个表达情感语义的超模态状态； 所述的跨模态融合转换层用于对所述主模态与超模态状态进行深度融合，基于情感状态的认知诊断，生成统一的学生情感认知状态表示超模态状态。

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