本发明涉及认知康复训练，具体为一种认知障碍康复的训练路径系统。
背景技术：
1、认知康复技术领域专注于开发和应用各种工具和方法，旨在帮助那些因疾病、伤害或其他条件而遭受认知功能障碍的人群恢复或改善其认知能力。领域结合了神经科学、心理学、计算机科学和工程学等多个学科的知识，以针对性地改善记忆、注意力、执行功能、语言能力以及其他认知领域的损伤。随着技术的发展，认知康复技术领域已经从传统的纸笔任务和面对面治疗，扩展到包括虚拟现实、计算机软件、移动应用和脑电图反馈等科技手段，增强了治疗的可接受性、可及性和效果。
2、认知障碍康复的训练路径系统是一种集成化的康复解决方案，旨在为患有认知障碍的个体提供一条清晰、系统的康复路径。目的是通过一系列定制的训练和干预措施，促进认知功能的恢复或改善，从而帮助个体在日常生活中的表现和整体生活质量。通过根据每个患者的具体情况（包括认知障碍的类型和程度、个人的生活环境和康复目标）定制训练计划，以期达到最大化的康复效果。此外，系统还旨在提供持续的评估和反馈机制，以监控进展、评估干预效果并根据需要调整治疗方案。
3、虽然现有技术在提供康复计划和利用多种工具进行认知能力训练方面取得了进展，但在应对康复训练过程中的随机波动以及确保训练路径稳定性和适应性方面仍存在问题。尤其当患者状态和训练响应的不可预测性时，难以实时适应这些变化，导致训练效率和效果的优化空间未能充分挖掘。针对训练过程中的随机波动问题，缺乏有效的预测和应对机制。导致出现患者状态波动或训练任务反馈的随机性的情况时，存在康复路径调整反应滞后的问题，影响了康复效率和患者的体验。在训练路径的稳定性和适应性方面，较依赖于偏向静态的训练计划和固定的资源分配方案，限制了康复过程的动态优化能力。在没有高度灵活和自适应的训练路径调整机制下，难以有效利用实时数据进行即时调整，无法最大化康复效果和资源利用效率。
4、基于此，本发明设计了一种认知障碍康复的训练路径系统，以解决上述问题。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种认知障碍康复的训练路径系统，以解决上述背景技术中提出的虽然现有技术在提供康复计划和利用多种工具进行认知能力训练方面取得了进展，但在应对康复训练过程中的随机波动以及确保训练路径稳定性和适应性方面仍存在问题。尤其当患者状态和训练响应的不可预测性时，难以实时适应这些变化，导致训练效率和效果的优化空间未能充分挖掘。针对训练过程中的随机波动问题，缺乏有效的预测和应对机制。导致出现患者状态波动或训练任务反馈的随机性的情况时，存在康复路径调整反应滞后的问题，影响了康复效率和患者的体验。在训练路径的稳定性和适应性方面，较依赖于偏向静态的训练计划和固定的资源分配方案，限制了康复过程的动态优化能力。在没有高度灵活和自适应的训练路径调整机制下，难以有效利用实时数据进行即时调整，无法最大化康复效果和资源利用效率的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种认知障碍康复的训练路径系统，所述系统包括事件监听与资源调配模块、波动数据分析模块、训练路径调整模块、训练效果监测模块、实时反馈分析模块、效果评估与反馈模块、训练计划更新模块；
3、所述事件监听与资源调配模块基于监控康复训练关键事件，包括任务开始和结束信号，分析当前系统资源利用率，根据任务优先级和资源需求，动态分配计算和存储资源，获取资源调配结果；
4、所述波动数据分析模块利用资源调配结果中的任务执行时间和资源利用数据，识别资源消耗与任务完成率之间的波动模式，通过波动强度和频率的分析，生成波动模式数据；
5、所述训练路径调整模块根据波动模式数据，分析训练任务之间的依赖关系和资源分配效率，并调整任务执行顺序，优化资源再分配策略，得到优化后的训练路径；
6、所述训练效果监测模块通过优化后的训练路径，实时监控任务执行情况，收集训练完成时间和中断次数的关键指标，分析任务执行效率和稳定性，构建训练效果监测数据；
7、所述实时反馈分析模块基于训练效果监测数据，收集训练过程中的实时反馈，包括任务难易度感知和用户交互频率，分析反馈数据的模式和频次，建立反馈分析结果；
8、所述效果评估与反馈模块利用反馈分析结果中的信息，结合训练任务完成情况，综合评价训练路径的效率和患者反馈，通过对比分析，得到训练路径效率评估结果；
9、所述训练计划更新模块根据训练路径效率评估结果，分析当前训练计划的执行效果，识别改进点，更新任务排列和资源分配逻辑，生成更新后的训练计划。
10、优选的，所述资源调配结果包括分配给指定任务的处理器核心数、为任务分配的内存量、任务对应的存储空间配额，所述波动模式数据包括任务执行期间的cpu使用率波动、内存使用率变化曲线、硬盘i/o操作频率波动图，所述优化后的训练路径包括调整的任务执行序列、根据任务依赖性优化的资源分配策略、预测的任务完成时间表，所述训练效果监测数据包括每项任务的平均完成时间、每项任务的平均中断次数、整体训练任务的完成率，所述训练效果监测数据包括每项任务的难易度评级分布、每个训练阶段的用户交互活跃度指数、用户反馈的问题列表，所述训练路径效率评估结果包括训练路径调整前后效率变化的百分比、参与训练者的满意度变化趋势、针对未来训练路径优化的关键建议点，所述更新后的训练计划包括针对效率和用户满意度优化的任务排列新策略、改进后的资源配比和利用、对训练效果预期改善的预测结果。
11、优选的，所述事件监听与资源调配模块包括事件监控子模块、资源分析子模块、资源调配子模块；
12、所述事件监控子模块基于监控康复训练关键事件，捕捉任务开始和结束的信号，记录每个事件的发生时间和类型，生成事件详情信息；
13、所述资源分析子模块根据事件详情信息，实时检测当前计算资源和存储资源的使用情况，包括cpu占用率、内存使用量、硬盘空间占用，生成资源使用情况；
14、所述资源调配子模块利用资源使用情况，分析每种任务对资源的需求，判断任务的优先级，为每项任务动态分配计算和存储资源，获取资源调配结果。
15、优选的，所述波动数据分析模块包括资源使用数据整理子模块、趋势分析子模块、模式识别子模块；
16、所述资源使用数据整理子模块从资源调配结果中提取关键数据，包括每项任务的执行时间、cpu占用率、内存和存储使用量，对数据进行清洗和格式化，生成整理后的资源数据；
17、所述趋势分析子模块利用整理后的资源数据，监控并记录资源使用随时间的变化趋势，识别其中的规律性波动和异常点，生成资源使用趋势分析结果；
18、所述模式识别子模块基于资源使用趋势分析结果，应用数据挖掘技术，确定资源消耗与任务完成率之间波动的常见模式，包括周期性波动和随机波动，获取波动模式数据。
19、优选的，所述训练路径调整模块包括依赖关系分析子模块、资源分配效率评估子模块、动态路径优化子模块；
20、所述依赖关系分析子模块基于波动模式数据，对训练任务进行分析，识别每个任务之间的先后依赖条件，并选定任务执行的优先顺序，生成任务依赖图；
21、所述资源分配效率评估子模块基于任务依赖图，通过分析资源消耗率和任务完成时间的数据，计算资源和存储资源的使用强度，标识时间段内资源使用率达到最大值和最小值区域，获取资源分配效率分析信息；
22、所述动态路径优化子模块基于资源分配效率分析信息，采用随机场理论动态调整策略，对训练任务执行顺序和资源分配计划进行优化，匹配训练过程中出现的随机波动，得到优化后的训练路径；
23、所述优化后的训练路径的计算式为：
24、；
25、其中，为目标函数，为资源消耗和任务完成率的权重系数，为任务资源强度和任务紧急度权重系数，为资源消耗函数，为任务完成率函数，为第个任务的资源强度，为第个任务的紧急度，为任务的总数；
26、所述的值通过对过往项目数据进行分析，评估资源消耗和任务完成率对于项目成功的影响程度，使用数据回归分析确定；
27、所述的值通过分析历史数据中资源强度对任务完成效率的影响，采用专家评分法结合层次分析过程确定；
28、所述的值通过评估紧急度对项目进度的影响，利用敏感性分析确定；
29、优选的，所述训练效果监测模块通过优化后的训练路径，实时监控任务执行情况，收集训练完成时间和中断次数的关键指标，分析任务执行效率和稳定性，构建训练效果监测数据；
30、所述实时反馈分析模块基于训练效果监测数据，收集训练过程中的实时反馈，包括任务难易度感知和用户交互频率，分析反馈数据的模式和频次，建立反馈分析结果；
31、所述效果评估与反馈模块利用反馈分析结果中的信息，结合训练任务完成情况，综合评价训练路径的效率和患者反馈，通过对比分析，得到训练路径效率评估结果；
32、所述训练计划更新模块根据训练路径效率评估结果，分析当前训练计划的执行效果，识别改进点，更新任务排列和资源分配逻辑，生成更新后的训练计划。
33、优选的，所述训练效果监测模块包括任务进度追踪子模块、性能指标收集子模块、执行效率分析子模块；
34、所述任务进度追踪子模块实时跟踪优化后的训练路径下每个任务的执行状态，记录每项训练任务的开始和结束时间点，监测中断或暂停事件，获取任务运行时长，生成任务执行轨迹信息；
35、所述性能指标收集子模块从任务执行轨迹信息中提取关键性能指标，包括每个任务的完成时间和发生中断的次数，并进行数据整理，获取关键性能指标集；
36、所述执行效率分析子模块利用关键性能指标集，分析每个训练任务的完成效率和中断频率，识别影响训练效率的关键因素，并对任务执行的稳定性进行评估，得到训练效果监测数据。
37、优选的，所述实时反馈分析模块包括反馈实时捕获子模块、反馈数据整理子模块、模式与趋势分析子模块；
38、所述反馈实时捕获子模块基于训练效果监测数据中用户的实时互动，包括输入的难易度评级和交互操作的频率，记录每次互动的时间戳和类型，生成互动反馈日志；
39、所述反馈数据整理子模块从互动反馈日志中提取关键信息，对数据按照互动类型和反馈内容进行分类，标记每项反馈的发生频率，获取分类后的反馈数据；
40、所述模式与趋势分析子模块利用分类后的反馈数据，分析用户反馈的关键模式和发展趋势，识别常见的用户体验问题和优化点，得到反馈分析结果。
41、优选的，所述效果评估与反馈模块包括训练数据分析子模块、效率和满意度评估子模块、优化建议生成子模块；
42、所述训练数据分析子模块整合训练效果监测数据和反馈分析结果中的信息，对任务完成情况和用户反馈进行分类汇总，聚合关键绩效指标和满意度指数，得到综合分析结果；
43、所述效率和满意度评估子模块利用综合分析结果，细化分析任务执行效率和用户满意度变化，通过对比训练路径调整前后数据，评价训练效果和用户反应，得到效能变化与满意度分析的评估结果；
44、所述优化建议生成子模块根据效能变化与满意度分析的评估结果，标识效率提升和用户满意度增加的关键因素，提出训练路径调整和资源优化建议，生成训练路径效率评估结果。
45、优选的，所述训练计划更新模块包括效果分析子模块、改进点识别子模块、更新策略制定子模块；
46、所述效果分析子模块收集训练路径效率评估结果，对当前训练计划的完成率、资源利用情况和用户满意度指标进行汇总分析，得到效果分析概览；
47、所述改进点识别子模块利用效果分析概览，审查每个训练环节的执行效果，标识完成时间超出预期、资源闲置以及用户反馈负面的训练环节，生成改进点列表；
48、所述更新策略制定子模块根据改进点清单，重新设计任务排列顺序和资源分配逻辑，优化训练路径，构建更新后的训练计划。
49、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明针对康复训练过程中随机波动的问题，提高了训练路径的稳定性和适应性。通过视训练路径为随机场，使用模型预测和分析训练过程中的随机变化，自动调整训练任务和路径的同时，也能够基于患者当前状态和反馈做出即时的更变，从而有效应对了患者康复过程中的波动。优化了训练计划的灵活性和响应速度，通过融合基于事件触发的动态资源调度算法与异步波动分析，增强了资源分配的精准度和训练适应性的预测能力。显著提升了训练效果和患者康复体验，实现康复资源的高效利用。
1.一种认知障碍康复的训练路径系统，其特征在于，所述系统包括事件监听与资源调配模块、波动数据分析模块、训练路径调整模块、训练效果监测模块、实时反馈分析模块、效果评估与反馈模块、训练计划更新模块；
2.根据权利要求1所述的一种认知障碍康复的训练路径系统，其特征在于：所述资源调配结果包括分配给指定任务的处理器核心数、为任务分配的内存量、任务对应的存储空间配额，所述波动模式数据包括任务执行期间的cpu使用率波动、内存使用率变化曲线、硬盘i/o操作频率波动图，所述优化后的训练路径包括调整的任务执行序列、根据任务依赖性优化的资源分配策略、预测的任务完成时间表，所述训练效果监测数据包括每项任务的平均完成时间、每项任务的平均中断次数、整体训练任务的完成率，所述训练效果监测数据包括每项任务的难易度评级分布、每个训练阶段的用户交互活跃度指数、用户反馈的问题列表，所述训练路径效率评估结果包括训练路径调整前后效率变化的百分比、参与训练者的满意度变化趋势、针对未来训练路径优化的关键建议点，所述更新后的训练计划包括针对效率和用户满意度优化的任务排列新策略、改进后的资源配比和利用、对训练效果预期改善的预测结果。
3.根据权利要求1所述的一种认知障碍康复的训练路径系统，其特征在于：所述事件监听与资源调配模块包括事件监控子模块、资源分析子模块、资源调配子模块；
4.根据权利要求1所述的一种认知障碍康复的训练路径系统，其特征在于：所述波动数据分析模块包括资源使用数据整理子模块、趋势分析子模块、模式识别子模块；
5.根据权利要求1所述的一种认知障碍康复的训练路径系统，其特征在于：所述优化后的训练路径的计算式为：
6.根据权利要求1所述的一种认知障碍康复的训练路径系统，其特征在于：所述训练效果监测模块包括任务进度追踪子模块、性能指标收集子模块、执行效率分析子模块；
7.根据权利要求1所述的一种认知障碍康复的训练路径系统，其特征在于：所述实时反馈分析模块包括反馈实时捕获子模块、反馈数据整理子模块、模式与趋势分析子模块；
8.根据权利要求1所述的一种认知障碍康复的训练路径系统，其特征在于：所述效果评估与反馈模块包括训练数据分析子模块、效率和满意度评估子模块、优化建议生成子模块；
9.根据权利要求1所述的一种认知障碍康复的训练路径系统，其特征在于：所述训练计划更新模块包括效果分析子模块、改进点识别子模块、更新策略制定子模块；
