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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利基于深度学习的数学解题器的处理方法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：CN115344811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210845072.0，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权基于深度学习的数学解题器的处理方法及系统是由陈源龙;曲智圣;李全龙设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的数学解题器的处理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于深度学习的数学解题器的处理方法及系统，由于几何解题器和代数解题器中的解题模型都是利用神经网络训练得到的，因此可以根据用户输入的搜索问题从几何解题器和代数解题器中选择一个作为目标解题器，将该搜索问题输入至该目标解题器的解题模型中进行解题处理，得到解题结果输出给用户查看。这种方式无需存储题库，并且可以针对各种几何和代数问题进行智能求解，求解速率和准确度得到有效提高。

本发明授权基于深度学习的数学解题器的处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的数学解题器的处理方法，其特征在于，所述数学解题器包括几何解题器和代数解题器；所述处理方法包括：接收搜索题目类型，根据所述题目类型从所述数学解题器的几何解题器和代数解题器中确定目标解题器；接收搜索问题，对所述搜索问题进行预处理得到题目信息，将所述题目信息输入至所述目标解题器中，通过所述目标解题器中的解题模型对所述题目信息进行解题处理，得到解题结果，其中，所述解题模型是神经网络经过解题样本进行训练获得的；将所述解题结果进行输出；所述几何解题器包括：神经网络经过几何解题样本训练得到的几何解题模型；所述接收搜索问题，对所述搜索问题进行预处理得到题目信息，将所述题目信息输入至所述目标解题器中，通过所述目标解题器中的解题模型对所述题目信息进行解题处理，得到解题结果，包括：响应于确定所述目标解题器为几何解题器，接收所述搜索问题，提取所述搜索问题中的图片元素信息和文本元素信息，其中，图片元素信息和文本元素信息作为所述题目信息；将所述图片元素信息和所述文本元素信息，以及确定的公理定理集合输入至所述几何解题器中，通过几何解题模型进行几何解题处理，得到解题过程序列，将所述解题过程序列作为所述解题结果；所述将所述图片元素信息和所述文本元素信息，以及确定的公理定理集合输入至所述几何解题器中，通过几何解题模型进行几何解题处理，得到解题过程序列，将所述解题过程序列作为所述解题结果，包括：所述搜索问题进行元组划分后，元组中包括：图片元素信息和所述文本元素信息和数值格式；通过深层神经网络将所述元组中的文本元素信息的单词转换为谓词和变量，将所述谓词和变量构成文本序列；对所述元组中的图片元素信息提取几何元素得到元素集合P；通过强对象检测器提取所述几何元素中的图标符号以及文本区域，通过光学字符识别工具识别所述文本区域中的文本信息，得到符号集合S；确定所述符号集合S中的每个符号Si和元素集合P中与Si对应的几何元素pj的几何关系数据F，对每个si和pj进行关联，关联算法公式为：min∑sdistsi，pj×π{siassignstopj}s.t.si，pj∈FeasibilitysetF，其中，dist为si和pj之间的欧几里得距离，i为符号si在符号集合中的排序，j为几何元素pj在元素集合P中的排序，i和j均属于正整数；将关联的结果进行规则转换准换位形式语言得到关系集合R；对所述关系集合R使用定理搜索策略进行搜索，确定找出最优解序列，根据所述最优解序列确定几何答案和几何解题过程作为所述解题结果。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150006 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；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”。