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龍圖騰網獲悉北京全路通信信號研究設計院集團有限公司申請的專利一種軌道交通健康狀態評估系統、方法、設備及介質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：CN120278605B 。

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：202510724151.X，技術領域涉及：G06Q10/0639；該發明授權一種軌道交通健康狀態評估系統、方法、設備及介質是由孫超;陳光;李涵蕊;劉維;張盼盼;丁子煥;付立民;邱兆陽設計研發完成，并于2025-06-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種軌道交通健康狀態評估系統、方法、設備及介質在說明書摘要公布了：本公開涉及軌道交通技術領域，特別涉及一種軌道交通健康狀態評估系統、方法、設備及介質。本公開通過終端層、分布層、集中層的三層立體結構設計，分布層多語言模型和多專家模型的交織結構，搭建立體的垂向決策智能體，簡化最終決策智能體所需參數和輸入規模，提升運算效率，解決算力要求高的問題。在縱向上通過使用多語言模型，融合多個語言模型，解決單一模型的輸出可信性問題。在橫向上通過使用多專家模型，融合不同優化角度下的策略結果，解決算法單調問題。集中層三取二判決方案和專家權重判決方案，大模型邊界條件的設計，解決單個模型輸出具有不確定性、每次運算結果不同的問題，提升了軌道交通系統模型的權威性可信性。

本發明授權一種軌道交通健康狀態評估系統、方法、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種軌道交通健康狀態評估系統，其特征在于，包括： 依次連接的終端層、分布層和集中層； 終端層包括若干互相獨立的信息提取智能體；分布層包括若干分布層智能體；集中層包括一個決策智能體； 信息提取智能體，用于獲取來自終端的原始數據輸入，對原始數據進行歸類和提取，以完成結構化設備信息和非結構化運維信息的預處理，得到預處理數據； 分布層智能體，基于預處理數據，采用深度神經網絡架構，根據配置的語言模型和專家模型，用于評估系統設備健康狀態，對輸入的信息進行機器學習，輸出系統健康狀態量化評估結果、系統維護策略、預期健康狀態和參數包； 決策智能體，基于系統健康狀態量化評估結果、系統維護策略、預期健康狀態和參數包，用于統籌所有分布層智能體的分析結果，通過邏輯判斷與優先級排序，生成最終健康狀態評估結果和最終維護策略； 分布層包括若干分布層智能體，具體包括： 每個分布層智能體包含一個語言模型和一個專家模型； 語言模型智能體用于計算當前語言下的最優策略，專家模型智能體用于計算當前專家角色下的最優策略； 決策智能體包含信息融合模塊，信息融合模塊用于對分布層智能體的計算結果進行融合計算，融合計算使用大模型技術，融合計算的邊界條件來自質量監督模塊和人機接口模塊； 信息融合模塊，具體通過以下方式進行融合計算： 假設通過接口模塊校驗的分布層智能體數據，使用n個不同的語言模型和m個不同的專家模型，形成n×m個語言模型和專家模型的組合，n和m為正整數； 依次對使用第m個專家模型的n個分布層智能體的健康狀態評估結果，按照“三取二”原則進行判定，得到第m個初級判定結果； 對m個初級判定結果，按照“三取二”原則進行判定，得到最終健康狀態評估結果； 依次對使用第n個語言模型的m個分布層智能體的維護策略結果，按照邊界條件設置計算權重，按照“三取二”原則進行判定，得到帶有權重的第n個初級維護策略和健康狀態改善值； 對以上n個初級維護策略和健康狀態改善值，按照“三取二”原則進行判定，得到最終維護策略和健康狀態改善值。

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