国家知识产权局信息显示，福建理工大学;重庆弘玑隆程科技有限公司申请一项名为“一种基于上下文感知的状态表征与强化学习决策方法及系统”的专利，公开号CN122819355A，申请日期为2026年8月。

专利摘要显示，本发明公开了一种基于上下文感知的状态表征与强化学习决策方法及系统，旨在解决现有欧氏空间决策方法难以有效刻画交互上下文层次结构的问题。其核心在于将决策闭环完全构建于双曲流形之上：首先由双曲门控循环单元将历史上下文编码为流形上的状态表征点，利用对数与指数映射在流形及其切空间间递归更新；随后，直接计算该状态点与各动作嵌入点之间的测地线距离，并通过单调递减非线性映射生成策略概率；状态价值亦由表征点映射至切空间后估计。全部流形参数均通过黎曼梯度优化更新。本发明使决策边界天然适应上下文的层次聚类，在层次化序贯决策任务中显著提升了收敛速度与策略质量。

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作者：情报员