摘要
本发明属于人工智能技术领域,公开了一种基于生成式人工智能的孤独症家庭干预方案生成方法。该方法包括:通过Transformer模型与不同亲密程度对象多轮问答,提取关键行为及频次信息,评估出社交沟通能力等级,再结合CNN模型对社交互动视频的评估结果,综合得到能力等级并与发展里程碑对应,生成包含执行对象、时间安排等要素的干预方案。同时,依据患者年龄等身份信息调整能力等级。执行中,收集实时行为数据,经第一神经网络模型评估实时社交沟通能力等级,再根据其与干预目标的偏差值,通过第二神经网络模型调整更新干预方案,实现精准、科学的孤独症行为矫正。
技术关键词
患儿
神经网络模型
生成方法
社交
可执行程序代码
里程碑
对象
患者身份信息
家庭
人工智能技术
矫正
年龄
存储器
数据
处理器
视频
可读存储介质
偏差
电子设备
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数据插补方法
历史运行数据
区域卷积神经网络模型
训练样本数据
支持向量回归模型
无人水下航行
神经网络模型
控制策略
建模误差
递推最小二乘法
自动人行道
预测分析系统
深度学习模型
物联网传感器网络
数据采集模块
检测管理方法
深度学习卷积神经网络
工地
实体
图谱