买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广州分析测试中心科力技术开发公司;广州海关技术中心;广东省科学院测试分析研究所(中国广州分析测试中心);广州双合软件有限公司;苏交科集团广东检测认证有限公司申请的专利基于区块链的技术人员培训与项目动态授权引擎方法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：CN121280189B 。

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：202511303083.6，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于区块链的技术人员培训与项目动态授权引擎方法是由杨熙;张彦彬;闻环;林晨;刘三军;梁家佑;杨力;钟鸣;韦天才设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区块链的技术人员培训与项目动态授权引擎方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于区块链的技术人员培训与项目动态授权引擎方法，方法包括：获取技术人员的原始培训事件序列；根据所述培训数据链构建决策向量，通过智能合约计算授权适应分数，得到权限ID和记录变更日志链；实时监控权限变更日志，通过权限冻结决策模型评估风险，计算冻结适应分数，当所述冻结适应分数超过阈值时触发智能合约冻结权限，生成预警通知并上链记录；基于权限冻结记录构建反馈向量，并通过证书优化决策模型计算优化适应分数，达标后由智能合约发放证书唯一标识为NFT存证，同步调整技术人员的任务角色并上链存证。本发明提高了系统的灵活性、效率和透明度，能够满足现代企业对高效、精准和可追溯管理的需求。

本发明授权基于区块链的技术人员培训与项目动态授权引擎方法在权利要求书中公布了：1.基于区块链的技术人员培训与项目动态授权引擎方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、获取技术人员的原始培训事件序列，通过注意力机制与LSTM模型处理动态干扰，生成精炼向量，关联技术人员标识后上传至区块链存证，形成培训数据链，并输出考核结果； S2、根据所述培训数据链构建决策向量，通过智能合约计算授权适应分数，当所述授权适应分数达到阈值时生成权限令牌，并更新访问权限并上链存证，得到权限ID和记录变更日志链； S3、实时监控权限变更日志，通过权限冻结决策模型评估风险，计算冻结适应分数，当所述冻结适应分数超过阈值时触发智能合约冻结权限，生成预警通知并上链记录，得到用于标识冻结实例的风险ID； S4、基于权限冻结记录构建反馈向量，并通过证书优化决策模型计算优化适应分数，达标后由智能合约发放证书唯一标识为NFT存证，同步调整技术人员的任务角色并上链存证；其中，所述反馈向量为风险ID和预警通知； 所述原始培训事件序列包括技术人员唯一标识、课程模块交互强度向量序列及考核响应记录； 其中，所述通过注意力机制与LSTM模型处理动态干扰，生成精炼向量，关联技术人员标识后上传至区块链存证，形成培训数据链，具体为： 将所述原始培训事件序列包括整合为统一的输入向量； 将所述输入向量输入注意力机制与LSTM模型，生成精炼向量；其中，所述注意力机制与LSTM模型具体为： 在多头注意力层中，三个注意力头共同计算节点的注意力分数，得到对应节点的注意力分数；将注意力加权序列输入到干扰适应LSTM单元进行状态更新，得到当前时间步的隐藏状态； 当所述当前时间步的隐藏状态的范数阈值小于预设阈值，则将所述当前时间步的隐藏状态作为精炼向量与所述技术人员唯一标识关联，形成结构化记录，并上传至区块链存证，形成培训数据链； 所述S1，还包括： 将所述考核响应记录输入LSTM模型，通过细胞状态更新，提取时序特征向量；结合所述考核响应记录和时序特征向量做乘积融合，并通过干扰偏差修订，得到修正后的特征向量；将所述修正后的特征向量输入全连接层，映射为考核分数，结合预设规则，输出考核结果； 所述S2，还包括： 将所述培训数据链和考核结果整合成决策向量； 将所述决策向量输入智能合约决策模型，得到授权决策向量； 基于所述授权决策向量结合培训数据链、考核结果计算出授权适应分数，用于评估当前决策的联动适宜性； 当所述授权适应分数达到预设阈值，则激活智能合约函数；以授权适应分数作为输入向量参数，生成权限令牌，并通过预言机API实时与项目管理系统联动，更新相应的访问条目；同时，所有变动将被哈希并存储到区块链共识链中，确保数据的不可篡改性和追溯性； 所述智能合约决策模型包括阈值激活层和适应权重前馈单元；其中， 所述阈值激活层使用sigmoid函数处理成绩合格判断，将其转换为接近1表示合格，接近0表示不合格； 所述适应权重前馈单元，包括： 第一层为线性层；权重矩阵初始化为均匀分布； 第二层为ReLU激活层，用于进行非线性转换； 第三层为输出层，采用sigmoid函数将值压缩至[0,1]区间，形成最终的授权决策向量； 所述S3，还包括： 实时监控权限ID和记录变更日志链，整合成监控向量； 将所述监控向量输入权限冻结决策模型；其中所述权限冻结决策模型包括时序嵌入层与风险适应GRU模型，输出风险评估向量； 根据所述风险评估向量、监控权限ID和记录变更日志链计算冻结适应分数；当所述冻结适应分数超过预设阈值时，则激活智能合约冻结函数；所述冻结函数以风险评估向量为参数，生成冻结令牌，并更新区块链上的权限状态为冻结，并通过事件日志发出预警通知，警示可能的滥用风险； 所述时序嵌入层通过位置编码函数处理所述记录变更日志链，其中每个日志节点的嵌入维度与变更维度匹配；所述风险适应GRU模型是一个三层GRU网络，其各层结构如下： 第一层为GRU层，通过门控机制使用sigmoid函数处理输入门与遗忘门，捕捉历史信息； 第二层为注意力增强层，对每个节点应用自注意力机制，突出关键的变更； 第三层为输出层，通过线性变换得到最终的风险向量，并通过ReLU激活生成输出结果； 所述S4，具体包括： 获取反馈向量，将所述风险ID作为风险参考点，提取预警信息的事件链，形成多维历史数据； 将所述反馈向量输入证书优化决策模型，输出最终决策向量；其中，所述证书优化决策模型包括事件反馈嵌入层和适应Transformer编码单元； 基于所述最终决策向量、风险ID和预警信息计算优化适应分数；当所述优化适应分数达到阈值时，则激活智能合约优化函数；所智能合约优化函数以最终决策向为输入向量，生成电子证书作为NFT存证，并更新任务角色分配； 其中，所有变动将通过区块链事件日志反馈，确保证书发放和角色调整同步共识，无延迟且不可篡改； 所述事件反馈嵌入层通过位置编码函数处理预警信息中的事件链，每个事件节点的嵌入维度匹配通知属性；所述适应Transformer编码单元包括三层结构： 第一层为多头自注意力层，用于捕捉事件间的依赖关系，通过查询-键-值向量的点积缩放加位置偏置计算节点的加权影响； 第二层为规范化层，将用于防止梯度爆炸； 第三层为前馈网络层，用于进行非线性投影，优化最终决策向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州分析测试中心科力技术开发公司;广州海关技术中心;广东省科学院测试分析研究所(中国广州分析测试中心);广州双合软件有限公司;苏交科集团广东检测认证有限公司，其通讯地址为：510070 广东省广州市越秀区先烈中路80号首层A201；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。