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龍圖騰網(wǎng)恭喜江西省水利科學(xué)院(江西省大壩安全管理中心、江西省水資源管理中心)申請的專利基于知識圖譜和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的山洪災(zāi)害風(fēng)險等級預(yù)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119721722B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-03發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510222020.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0635；該發(fā)明授權(quán)基于知識圖譜和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的山洪災(zāi)害風(fēng)險等級預(yù)測方法是由楊培生;許小華;吳曉彬;劉業(yè)偉;楊偉峰;倪仕杰設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于知識圖譜和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的山洪災(zāi)害風(fēng)險等級預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于知識圖譜和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的山洪災(zāi)害風(fēng)險等級預(yù)測方法，對山洪災(zāi)害風(fēng)險相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，構(gòu)建知識圖譜和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的風(fēng)險等級預(yù)測模型并訓(xùn)練，本發(fā)明涉及風(fēng)險等級預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。該基于知識圖譜和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的山洪災(zāi)害風(fēng)險等級預(yù)測方法，通過知識圖譜能夠?qū)嶓w、關(guān)系和屬性以圖的形式進(jìn)行表示，有效整合和表達(dá)復(fù)雜的知識與信息，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能夠有效處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，捕捉節(jié)點之間的關(guān)系，實現(xiàn)對復(fù)雜系統(tǒng)的建模和分析，知識圖譜和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入山洪災(zāi)害風(fēng)險等級預(yù)測中，旨在充分利用多源數(shù)據(jù)，挖掘潛在的風(fēng)險模式和規(guī)律，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性，為防災(zāi)工作提供科學(xué)依據(jù)和決策支持。

本發(fā)明授權(quán)基于知識圖譜和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的山洪災(zāi)害風(fēng)險等級預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于知識圖譜和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的山洪災(zāi)害風(fēng)險等級預(yù)測方法，其特征在于：具體包括以下步驟：A1、對山洪災(zāi)害風(fēng)險相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作；A2、構(gòu)建知識圖譜和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的風(fēng)險等級預(yù)測模型并訓(xùn)練，具體操作為：a21、提取數(shù)據(jù)中的實體和關(guān)系，利用節(jié)點定義、邊的定義、知識融合和圖譜更新操作構(gòu)建風(fēng)險知識圖譜；a22、基于構(gòu)建的知識圖譜上利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對節(jié)點特征進(jìn)行學(xué)習(xí)與聚合，提取特征信息用于風(fēng)險等級預(yù)測；a23、利用前向傳播、損失計算、參數(shù)更新和結(jié)果評估的操作得到風(fēng)險等級的預(yù)測結(jié)果實現(xiàn)多次訓(xùn)練；A3、引入待測區(qū)域的參數(shù)數(shù)據(jù)至風(fēng)險等級預(yù)測模型進(jìn)行風(fēng)險等級預(yù)測；所述a22中利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對節(jié)點特征進(jìn)行學(xué)習(xí)與聚合的操作為：C1、將節(jié)點特征矩陣和鄰接矩陣作為風(fēng)險等級預(yù)測模型的輸入層，確保圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉到節(jié)點之間關(guān)系；C2、設(shè)置GCN層對節(jié)點特征進(jìn)行逐層聚合和更新，每一層GCN使用鄰接矩陣和度矩陣來聚合鄰居節(jié)點的信息；C3、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)節(jié)點的局部特征，在輸出層中將更新后的節(jié)點特征矩陣映射為具體的風(fēng)險等級。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人江西省水利科學(xué)院(江西省大壩安全管理中心、江西省水資源管理中心)，其通訊地址為：330000 江西省南昌市北京東路1038號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。