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龍圖騰網恭喜杭州山科智能科技股份有限公司申請的專利基于圖神經網絡的水質異常檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119720063B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510245130.X，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權基于圖神經網絡的水質異常檢測方法及系統是由楊武飛;胡金財;劉升;韓笑;晏鷹設計研發完成，并于2025-03-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于圖神經網絡的水質異常檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于圖神經網絡的水質異常檢測方法，包括如下步驟：步驟一，提取供水管網中的各個供水點作為圖節點；步驟二，提取裝有水質傳感器的供水點所檢測的水質數據；步驟三，將步驟二搭建的圖關系網絡以供水管網對應的城市地圖為背景在顯示屏呈現；步驟四，針對步驟二中特征向量為無的節點進行聚合。本發明的基于圖神經網絡的水質異常檢測方法，通過步驟一至步驟四的設置，便可有效的利用供水管網與圖神經關系網絡極為相似的方式，實現更好的對節點水質等級進行檢測了。

本發明授權基于圖神經網絡的水質異常檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于圖神經網絡的水質異常檢測方法，其特征在于：包括如下步驟：步驟一，提取供水管網中的各個供水點作為圖節點，同時基于供水管網中節點的連接關系作為邊搭建圖關系網絡，同時確定節點之間的流動方向構建有向邊；步驟二，提取裝有水質傳感器的供水點所檢測的水質數據，并進行本地處理分析，確定該供水點的水質等級，并將水質等級作為特征向量附加到供水點所對應的圖節點，無水質傳感器的供水點所對應的節點特征向量為無，完成圖關系網絡的搭建；步驟三，將步驟二搭建的圖關系網絡以供水管網對應的城市地圖為背景在顯示屏呈現，同時顯示每個供水點的特征向量信息；步驟四，針對步驟二中特征向量為無的節點進行聚合，獲得該節點關于水質等級的特征向量，并更新后從顯示屏呈現；其中，步驟二中確定的水質等級包括正常等級和異常等級，并將全部異常等級的節點在顯示屏上高亮顯示；所述步驟一中確定節點之間的流動方向構建有向邊的具體步驟如下：步驟一一，提取每個節點一段時間的水流量數據，計算出每個節點這段時間內的水流量變化量；步驟一二，將每個節點按照水流量數據的值為基礎進行聚類，將該段時間內水流量相近的節點歸為一組；步驟一三，將步驟一二中該段時間進行分割，分割為多個時刻，并提取每個時刻時的流量數據，并對流量數據進行分析，提取出流量數據產生變化的時刻；步驟一四，將一組中各個節點中流量數據產生變化的時刻進行比較，然后按照時刻順序進行排序，選取時刻順序較前的時刻所對應的節點作為下游，順序較后的節點作為上游，然后依據上游到下游的方式為各個節點添加邊的方向，完成有向邊的構建；所述步驟四中針對步驟二中特征向量為無的節點進行聚合，獲得該節點關于水質等級的特征向量的具體步驟如下：步驟四一，確定初始節點中準備聚合的上游節點，并提取上游節點的水質等級特征，獲取每個上游節點的水質等級特征向量；步驟四二，選取聚合函數，通過聚合函數對步驟四一獲取的水質等級特征向量進行聚合，得到聚合后的水質等級特征向量；步驟四三，將聚合后的水質等級特征向量替換特征向量，使得原本特征向量為無的節點特征向量為聚合后的水質等級；其中，步驟四一中在獲取到所有的上游節點和下游節點的特征向量均為無時，選取其中一個上游節點，獲取該上游節點的上一級上游節點和其他下游節點的特征向量，若還是特征向量均為無，則遍歷其他上游節點，獲取其他上游節點的上一級上游節點和其他下游節點的特征向量，若遍歷其他上游節點后獲取到的特征向量均為無，則遍歷上一級的上游節點，直至獲取到水質等級特征向量，然后執行步驟四二和步驟四三進行多層聚合，直至初始節點特征向量為聚合后的水質等級。

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