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龙图腾网恭喜深圳市众凌汇科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的智能钓鱼方法、装置及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：CN114925760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210511985.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于机器学习的智能钓鱼方法、装置及系统是由娄毅设计研发完成，并于2022-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的智能钓鱼方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于机器学习的智能钓鱼方法、装置及系统，该方法包括：采集环境数据和用户行为数据，上传环境数据和用户行为，在分布式系统中分析环境数据和用户行为数据，并基于分析结果输出用户能钓到鱼的概率和用户钓鱼行为类别。通过本申请，可以对多种环境因素进行分析，涵盖了气候环境数据、位置区域数据和网络上获取到的信息数据，特别是可识别某个具体的区域位置，再针对此区域位置的独特地理气候环境进行分析，并在此基础上形成与用户的实时互动，对用户的钓鱼过程实时监测，以报告的形式将钓鱼过程中各种情况返回给用户，使得用户可以在钓鱼过程中对自己的钓鱼成果乃至钓鱼操作都能进行预判，极大的提升了用户的钓鱼体验。

本发明授权一种基于机器学习的智能钓鱼方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的智能钓鱼方法，包括以下步骤：步骤S1：采集环境数据和用户行为数据，以时间T1为周期，基于浮漂和鱼竿上的传感器采集环境数据，所述环境数据包括自然数据、位置区域以及以钓鱼位置为关键词在互联网中搜索到的信息，将所述环境数据作为第一数据集；以时间T2为周期，采集所述用户行为数据作为第二数据集，所述用户行为数据为用户的提竿速度、提竿加速度、提竿的频率；所述自然数据包括水流速度、水流加速度、风速；步骤S2：上传数据，将所述第一数据集的数据返回到云端分析平台，所述云端分析平台由分布式系统构成，所述分布式系统中存在多个节点，所述多个节点对应不同的位置区域，每一个节点处理其对应的位置区域上传的数据；步骤S3：分析环境数据，所述云端分析平台获取所述第一数据集中的位置区域，将所述第一数据集中的数据发送到所述位置区域对应的节点，并输入所述节点中的第一训练模型，所述第一训练模型的输出为下一个T1周期内能钓到鱼的概率值；如输出的概率值高于预设阈值，则将所述概率值返回给绑定的用户终端，并且将采集的所述第二数据集的数据输入所述节点中的第二训练模型；步骤S4：所述第二训练模型的训练数据集中，将数据按照预设用户钓鱼行为进行分类，获得不同的分类类别；针对输入所述第二训练模型的数据，对用户钓鱼行为进行识别分类；步骤S5：将第二训练模型输出的钓鱼行为类别以报告形式发送至用户终端界面，并提示用户纠正钓鱼行为；步骤S6：重复S1-S5的流程，持续对用户钓鱼行为进行监控和报告返回。

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