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龍圖騰網恭喜北京融信數聯科技有限公司申請的專利基于智能體圖譜的多源數據分析預警方法、系統和介質獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119358656B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411920822.1，技術領域涉及：G06N5/022；該發(fā)明授權基于智能體圖譜的多源數據分析預警方法、系統和介質是由李上校;彭雨;張廣志;成立立;楊占軍設計研發(fā)完成，并于2024-12-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于智能體圖譜的多源數據分析預警方法、系統和介質在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┝嘶谥悄荏w圖譜的多源數據分析預警方法、系統和介質。該方法包括：通過獲取多個歷史預設時間段內不同數據源的采集數據進行預處理，獲得歷史多源數據，再獲得與歷史多源數據相關聯的智能體信息，并提取智能體的圖譜生成數據，生成智能體圖譜，根據智能體圖譜中智能體間的關系數據進行匹配分析，獲取具有關聯關系的智能體對應的融合數據，并提取關鍵特征數據進行訓練，獲得預警模型，再獲取預設時間段內的實時多源數據通過智能體圖譜和預警模型進行處理，獲得對應的預警標簽數據，并進行預警響應；本申請通過對歷史多源數據進行處理，生成智能體圖譜并構建預警模型，實現了對實時多源數據的分析預警，提高了預警的智能性和準確性。

本發(fā)明授權基于智能體圖譜的多源數據分析預警方法、系統和介質在權利要求書中公布了：1.基于智能體圖譜的多源數據分析預警方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取多個歷史預設時間段內不同數據源的采集數據，并進行預處理，獲得歷史多源數據；根據所述歷史多源數據進行處理，獲得與歷史多源數據相關聯的智能體信息，根據智能體信息提取智能體的圖譜生成數據，根據圖譜生成數據進行處理，獲得智能體圖譜；根據所述智能體圖譜進行匹配分析，獲取具有關聯關系的智能體對應的待融合數據的數據源，根據待融合數據的數據源進行處理，獲得融合數據；根據所述融合數據提取關鍵特征數據，根據關鍵特征數據進行訓練，獲得預警模型；獲取預設時間段內的實時多源數據進行處理，并通過所述智能體圖譜和預警模型進行處理，獲得對應的預警標簽數據，根據預警標簽數據進行預警響應；根據所述融合數據提取關鍵特征數據，根據關鍵特征數據進行訓練，獲得預警模型，包括：根據所述融合數據提取關鍵特征數據，包括預測特征數據集及對應的歷史預警標簽數據；所述預測特征數據集包括統計特征數據、時序特征數據和關聯特征數據；根據所述統計特征數據、時序特征數據和關聯特征數據及對應的歷史預警標簽數據對初始預測模型進行訓練，獲得訓練好的預警模型；還包括：獲取預設時間段內的預警準確率、誤報率、漏報率和預測響應時長數據；根據所述預警準確率、誤報率和漏報率進行處理，獲得預警模型的預警準確度評估指數；根據所述預警準確度評估指數結合所述預測響應時長數據進行處理，獲得預警模型的預警時效指數；將所述預警時效指數與預設基準時效指數進行對比，獲得預警時效偏差率；將所述預警時效偏差率與預設預警時效偏差率閾值進行閾值對比；若小于或等于預設預警時效偏差率閾值，則判定預警模型的預警有效；若大于預設預警時效偏差率閾值，則判定預警模型的預警時效不足，并優(yōu)化所述預警模型；所述預警準確度評估指數計算公式為： ；其中，為預警準確度評估指數，、、分別為預警準確率、誤報率和漏報率，、為預設特征系數；所述預警時效指數計算公式為： ；其中，為預警時效指數，、分別為預警準確度評估指數和預測響應時長數據，為預設特征系數；提取包括智能體的標識數據和屬性數據以及智能體間的關系數據的圖譜生成數據，智能體的標識數據用于表示智能體的角色，屬性數據是指智能體名稱、類型、所屬領域，智能體間的關系數據是通過分析多源數據中的數據流向、業(yè)務邏輯以及語義信息獲得，智能體間的關系數據包括數據傳輸關系、依賴關系、協作關系或因果關系，傳感器向數據處理中心傳輸數據的數據傳輸關系、生產設備依賴能源供應設備的依賴關系、醫(yī)生與護士在醫(yī)療過程中的協作的協作關系、市場需求變化導致企業(yè)生產調整的因果關系；基于確定的智能體的標識數據和屬性數據結合所述智能體間的關系數據進行處理，獲得智能體圖譜；多源數據來自不同的系統或設備，利用預先預設的領域本體庫，將各個數據源的數據按照本體庫中的概念和關系進行映射轉換。

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