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龙图腾网获悉山东谦和档案管理有限公司申请的专利一种基于人工智能的档案系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119066201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411229278.6，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权一种基于人工智能的档案系统及方法是由岳晖设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的档案系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的档案系统及方法，本发明涉及人工智能技术领域，包括智能检索模块、信息共享优化模块、深度学习引擎和自适应分类模块，本发明的优点在于：通过智能检索模块利用自然语言处理技术，能够深入理解用户输入的检索请求的语义，深度神经网络则进一步强化了对复杂语义关系的分析能力，结合词向量模型，将检索请求和档案文本转化为高维向量，通过精确的余弦相似度计算及引入时间衰减因子的相关性计算公式，快速而准确地从海量档案库中筛选出最符合需求的档案，即使在规模庞大的档案室中，深度学习引擎也能通过对大量档案数据的训练，不断优化特征提取和模式识别能力，节省大量时间并减少错误发生的可能性。

本发明授权一种基于人工智能的档案系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的档案系统，其特征在于：所述档案系统包括智能检索模块、信息共享优化模块、深度学习引擎和自适应分类模块； 所述智能检索模块利用自然语言处理与深度神经网络，结合词向量模型将检索请求和档案文本转化为向量形式，通过余弦相似度及引入时间衰减因子的相关性计算公式实现精准且具时效性的检索，检索出的相关档案数据会作为输入传递给深度学习引擎和自适应分类模块，所述信息共享优化模块采用融合量子随机数生成的高级加密标准改进算法，利用量子随机数生成器生成初始密钥，对档案信息分组加密并根据密钥长度和安全等级动态调整加密轮数，确保信息安全共享，所述深度学习引擎运用随机梯度下降算法对多层卷积神经网络进行训练，通过计算损失函数梯度和更新网络参数实现对档案数据的准确特征提取和模式识别，所述深度学习引擎从智能检索模块获取档案数据后进行特征提取，提取出的特征可以反馈给智能检索模块以优化检索结果，同时也可以为自适应分类模块提供更丰富的特征信息用于分类，所述自适应分类模块依据档案属性通过计算信息增益值动态调整分类策略，所述自适应分类模块接收深度学习引擎提取的特征信息以及智能检索模块提供的档案数据，综合考虑这些因素进行分类调整，使得档案分类更加合理高效，同时，分类结果也可以为智能检索模块提供更准确的检索范围和方向； 所述档案系统还包括数据清洗模块，对数值型数据采用Z-score标准化方法，对文本型数据进行词干提取和停用词过滤； 所述智能检索模块设置有词向量模型，运用词向量模型将检索请求和档案文本转化为向量形式，通过余弦相似度计算检索请求和档案文本两者的相关性，同时，引入时间衰减因子来体现档案的时效性，对于较新的档案赋予更高的权重，通过相关性计算公式计算检索请求和档案文本两者的相关性得分，具体的相关性得分计算公式如下： 其中：表示相关性得分，表示检索请求，档案文档，表示检索请求与档案文档的语义相似度，表示检索词在文档中的词频，表示文档的更新频率，λ为时间衰减系数，表示当前时间，表示档案创建时间，α、β和γ为可调整的权重参数； 通过相关性得分计算公式对检索结果进行倒序排序，优先展示相关性高且时效性强的档案 所述信息共享优化模块采用融合了量子随机数生成的高级加密标准（AES）改进算法对共享的档案信息进行加密处理，在加密初始阶段，利用量子随机数生成器生成高度随机且不可预测的初始密钥，在加密过程中，首先将档案信息进行分组，每组128位，然后，通过结合量子密钥和传统密钥扩展算法生成多个轮密钥，加密轮数根据密钥长度和档案的安全等级动态调整，128位密钥进行15轮加密，192位密钥进行18轮加密，256位密钥进行20轮加密，在每一轮中，依次进行字节替换、行移位、列混淆和轮密钥加操作，确保档案信息在共享过程中的机密性和完整性，确定只有拥有正确密钥的用户能够通过相应的解密算法还原原始档案信息，从而实现安全可靠的信息共享； 所述自适应分类模块通过计算档案的信息增益值来动态调整分类策略，首先，对于每个属性，计算其在当前分类下的信息熵，其中表示某一属性值出现的概率，然后，计算该属性对于分类的信息增益，具体的计算公式如下： 信息增益，D表示数据集，表示属性A取值为v时的数据子集，表示数据集的信息熵，表示数据子集的信息熵； 对于计算的信息增益越大，说明该属性对于分类的贡献越大，依据信息增益值的大小，动态调整档案的分类层次和类别划分。

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