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龍圖騰網恭喜哈爾濱工業大學申請的專利基于深度學習的數學解題器的處理方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115344811B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210845072.0，技術領域涉及：G06F17/10；該發明授權基于深度學習的數學解題器的處理方法及系統是由陳源龍;曲智圣;李全龍設計研發完成，并于2022-07-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的數學解題器的處理方法及系統在說明書摘要公布了：本申請提供一種基于深度學習的數學解題器的處理方法及系統，由于幾何解題器和代數解題器中的解題模型都是利用神經網絡訓練得到的，因此可以根據用戶輸入的搜索問題從幾何解題器和代數解題器中選擇一個作為目標解題器，將該搜索問題輸入至該目標解題器的解題模型中進行解題處理，得到解題結果輸出給用戶查看。這種方式無需存儲題庫，并且可以針對各種幾何和代數問題進行智能求解，求解速率和準確度得到有效提高。

本發明授權基于深度學習的數學解題器的處理方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的數學解題器的處理方法，其特征在于，所述數學解題器包括幾何解題器和代數解題器；所述處理方法包括：接收搜索題目類型，根據所述題目類型從所述數學解題器的幾何解題器和代數解題器中確定目標解題器；接收搜索問題，對所述搜索問題進行預處理得到題目信息，將所述題目信息輸入至所述目標解題器中，通過所述目標解題器中的解題模型對所述題目信息進行解題處理，得到解題結果，其中，所述解題模型是神經網絡經過解題樣本進行訓練獲得的；將所述解題結果進行輸出；所述幾何解題器包括：神經網絡經過幾何解題樣本訓練得到的幾何解題模型；所述接收搜索問題，對所述搜索問題進行預處理得到題目信息，將所述題目信息輸入至所述目標解題器中，通過所述目標解題器中的解題模型對所述題目信息進行解題處理，得到解題結果，包括：響應于確定所述目標解題器為幾何解題器，接收所述搜索問題，提取所述搜索問題中的圖片元素信息和文本元素信息，其中，圖片元素信息和文本元素信息作為所述題目信息；將所述圖片元素信息和所述文本元素信息，以及確定的公理定理集合輸入至所述幾何解題器中，通過幾何解題模型進行幾何解題處理，得到解題過程序列，將所述解題過程序列作為所述解題結果；所述將所述圖片元素信息和所述文本元素信息，以及確定的公理定理集合輸入至所述幾何解題器中，通過幾何解題模型進行幾何解題處理，得到解題過程序列，將所述解題過程序列作為所述解題結果，包括：所述搜索問題進行元組劃分后，元組中包括：圖片元素信息和所述文本元素信息和數值格式；通過深層神經網絡將所述元組中的文本元素信息的單詞轉換為謂詞和變量，將所述謂詞和變量構成文本序列；對所述元組中的圖片元素信息提取幾何元素得到元素集合P；通過強對象檢測器提取所述幾何元素中的圖標符號以及文本區域，通過光學字符識別工具識別所述文本區域中的文本信息，得到符號集合S；確定所述符號集合S中的每個符號Si和元素集合P中與Si對應的幾何元素pj的幾何關系數據F，對每個si和pj進行關聯，關聯算法公式為：min∑sdistsi，pj×π{siassignstopj}s.t.si，pj∈FeasibilitysetF，其中，dist為si和pj之間的歐幾里得距離，i為符號si在符號集合中的排序，j為幾何元素pj在元素集合P中的排序，i和j均屬于正整數；將關聯的結果進行規則轉換準換位形式語言得到關系集合R；對所述關系集合R使用定理搜索策略進行搜索，確定找出最優解序列，根據所述最優解序列確定幾何答案和幾何解題過程作為所述解題結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人哈爾濱工業大學，其通訊地址為：150006 黑龍江省哈爾濱市南崗區西大直街92號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。