本研究提出了一种名为“ANSR-DT”的自适应神经符号学习框架，旨在解决数字双胞胎技术中的动态模式学习和适应问题。该框架结合了模式识别、强化学习和符号推理，提升了决策的准确性、可靠性和可解释性，具有在人机协作中的潜在应用价值。