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龍圖騰網獲悉北京黃龍世紀科技有限公司申請的專利人工智能的異常供熱排查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：CN120277544B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510766926.X，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權人工智能的異常供熱排查方法及系統是由孫劍;景海釗;姚振宇;李文雄;馬剛設計研發完成，并于2025-06-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本人工智能的異常供熱排查方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種人工智能的異常供熱排查方法及系統，應用于數據處理技術領域，方法包括：獲取供熱數據；基于供熱數據和預設的人工智能算法，確定供熱數據的高階時空特征；獲取供熱管道的熱膨脹對應的稀疏耦合因子矩陣；基于供熱數據的高階時空特征和供熱管道的熱膨脹對應的稀疏耦合因子矩陣，獲取供熱管道的異常概率矩陣和供熱管道的傳播路徑集合；基于供熱管道的異常概率矩陣和供熱管道的傳播路徑集合，獲取供熱管道的損壞位置。本發明提升了異常定位準確率、縮短排查時間、降低了運維成本，進而提升了排查效率和效果。

本發明授權人工智能的異常供熱排查方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種人工智能的異常供熱排查方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取供熱數據； 基于所述供熱數據和預設的人工智能算法，確定所述供熱數據的高階時空特征； 獲取供熱管道的熱膨脹對應的稀疏耦合因子矩陣； 基于所述供熱數據的高階時空特征和所述供熱管道的熱膨脹對應的稀疏耦合因子矩陣，獲取所述供熱管道的異常概率矩陣和所述供熱管道的傳播路徑集合； 基于所述供熱管道的異常概率矩陣和所述供熱管道的傳播路徑集合，獲取所述供熱管道的損壞位置； 所述基于所述供熱數據和預設的人工智能算法，確定所述供熱數據的高階時空特征，包括： 將所述供熱數據輸入所述預設的人工智能算法，獲取時空編碼矩陣和鄰接矩陣，其中，所述預設的人工智能算法為時空傳播圖卷積； 基于所述時空編碼矩陣和所述鄰接矩陣，生成動態時空傳播圖序列； 基于所述動態時空傳播圖序列，確定所述供熱數據的高階時空特征； 所述獲取供熱管道的熱膨脹對應的稀疏耦合因子矩陣，包括： 對所述供熱數據的高階時空特征進行耦合計算，得到初始耦合因子矩陣； 通過所述供熱管道的熱膨脹對所述初始耦合因子矩陣進行拓撲修正，得到修正后的耦合因子矩陣； 對所述修正后的耦合因子矩陣進行歸一化處理，得到所述稀疏耦合因子矩陣； 或， 計算所述供熱數據的高階時空特征的協方差矩陣對應的第一分位數； 提取時空編碼矩陣中的對角線元素，并將所述供熱數據的高階時空特征的協方差矩陣對應的第一分位數與所述時空編碼矩陣中的對角線元素進行相乘，得到所述供熱數據的高階時空特征協方差矩陣的第一分位數集合； 計算所述供熱管道的熱膨脹對應的協方差矩陣所對應的第二分位數； 將所述供熱數據的高階時空特征的協方差矩陣對應的第一分位數與所述供熱管道的熱膨脹對應的協方差矩陣所對應的第二分位數進行相加，得到目標分位數； 將所述目標分位數與所述供熱數據的高階時空特征協方差矩陣的第一分位數集合中的各分位數進行點乘，得到所述供熱數據的高階時空特征協方差矩陣的第二分位數集合； 利用所述第二分位數集合中的最大分位數替換所述時空編碼矩陣的轉置矩陣中的中心元素與所述供熱管道的熱膨脹對應的協方差矩陣中的中心元素，并將替換后的時空編碼矩陣的轉置矩陣與替換后的供熱管道的熱膨脹對應的協方差矩陣相加，得到所述稀疏耦合因子矩陣。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京黃龍世紀科技有限公司，其通訊地址為：102627 北京市大興區經濟開發區金星橋北側50米路東1幢1層121-122室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。