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龙图腾网获悉阳光学院申请的专利基于机器学习的教育教学资源动态分配管理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：CN121412281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202512032717.5，技术领域涉及：G06F16/2455；该发明授权基于机器学习的教育教学资源动态分配管理系统是由柯燕华;游玲;孙桂鸿设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的教育教学资源动态分配管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及教育资源智能分配技术领域，公开了基于机器学习的教育教学资源动态分配管理系统。该系统包括通过数据采集模块实时收集学习终端的资源请求时间戳、传输速率及计算负载数据；多分辨率分析模块对上述数据进行处理，生成包含时、空、内容维度的资源使用模式图谱；资源需求映射模块利用预训练的深度信念网络分析该图谱，输出精准的资源配额建议；延迟补偿模块基于网络拓扑对建议值进行优化，形成抗延迟的分配方案；资源调度模块执行分配并启动审计跟踪；自适应优化模块根据审计数据更新网络参数。该系统实现了对资源需求的精准预测和动态自适应优化，提升了资源利用效率与教学服务质量。

本发明授权基于机器学习的教育教学资源动态分配管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的教育教学资源动态分配管理系统，其特征在于，所述系统包括： 数据采集模块，用于通过嵌入学习终端的监测代理采集实时资源消耗数据流，所述实时资源消耗数据流包含资源请求时间戳序列、内容传输速率波动曲线及设备计算负载轨迹； 多分辨率分析模块，用于对所述实时资源消耗数据流进行多分辨率分析处理，包括： 采用小波变换算法将实时资源消耗数据流分解为不同时间尺度的子信号，提取短期波动分量和长期趋势分量； 对每个时间尺度的子信号执行特征抽取，计算统计特征包括均值、方差、偏度和峰度； 基于特征抽取结果构建时间维度模式簇，所述时间维度模式簇表示资源使用的周期性规律； 通过空间聚类算法将学习终端按地理位置分组，生成空间维度模式簇，反映区域资源需求差异； 利用主题建模技术分析内容类型分布，生成内容维度模式簇，标识热门内容资源； 生成资源使用模式图谱，所述资源使用模式图谱包括时间维度模式簇、空间维度模式簇及内容维度模式簇； 资源需求映射模块，用于将所述资源使用模式图谱输入预训练的深度信念网络，进行资源需求映射计算，输出每个学习终端的资源配额建议值，包括： 深度信念网络由多个受限玻尔兹曼机层堆叠而成，每个受限玻尔兹曼机层学习资源使用模式图谱的不同抽象特征； 在训练阶段，使用历史资源使用数据预训练网络参数，通过对比散度算法优化权重； 在映射计算阶段，将时间维度模式簇、空间维度模式簇及内容维度模式簇作为输入特征向量； 网络输出层采用Softmax激活函数，生成每个学习终端的资源配额建议值，所述资源配额建议值为连续数值向量； 延迟补偿模块，用于基于网络拓扑结构对所述资源配额建议值进行传输延迟补偿处理，产生延迟适应后的资源分配方案； 资源调度模块，用于根据所述延迟适应后的资源分配方案执行资源调度指令，并激活资源使用审计跟踪； 自适应优化模块，用于利用审计跟踪数据更新所述深度信念网络的权重参数，实现模型自适应优化，包括： 从审计跟踪数据中提取实际资源使用量与资源配额建议值的差异序列； 计算差异序列的损失函数值，采用梯度下降算法反向传播误差； 调整深度信念网络的权重参数，最小化损失函数,使用更新后的深度信念 网络进行下一轮资源需求预测，实现模型在线学习。

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