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龙图腾网获悉辽宁省网联数字科技产业有限公司申请的专利基于数智融合的建设工程全流程监管系统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：CN120355373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510829387.X，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权基于数智融合的建设工程全流程监管系统是由张汪洋;景莉婷;李宇超;金萍;刘林设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数智融合的建设工程全流程监管系统在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，提出了一种基于数智融合的建设工程全流程监管系统，旨在实现施工现场数据感知、状态预测与智能决策的闭环监管；系统包括数智感知模块、特征提取模块、数智驱动预测模块、图推理决策模块和施工监管模块，融合GCN‑LSTM‑NF‑JD模型与正则化图推理模型，分别用于多模态特征预测与知识推理；通过对温度、应力、位移、图像与工程信息等异构数据的采集与融合，实现构件状态预测、施工延误评分及风险等级识别，并基于图神经网络生成高风险节点预警与最优施工路径建议；系统可输出施工调度表、现场干预指令及风险决策报告，提升工程安全性、进度管控能力与响应效率。

本发明授权基于数智融合的建设工程全流程监管系统在权利要求书中公布了：1.基于数智融合的建设工程全流程监管系统，包括数智感知模块、特征提取模块；所述数智感知模块，构建清洗后异构数据；所述特征提取模块，提取清洗后异构数据的特征，生成多模态工程特征数据；其特征在于：所述系统还包括数智驱动预测模块和图推理决策模块； 数智驱动预测模块，建立GCN-LSTM网络，引入正态化流和Jacobi并行解码机制优化GCN-LSTM网络的特征表示能力与解码效率，构建GCN-LSTM-NF-JD模型，GCN-LSTM-NF-JD模型包括GCN网络、LSTM网络、自回归正态化流模型和全连接层； 图推理决策模块，建立图神经网络，引入状态感知嵌入机制与中间变量正则化机制，优化图神经网络的语义表达能力与推理过程的结构稀疏性控制，构建正则化图推理模型；通过正则化图推理模型处理清洗后异构数据，生成决策推理结果； 数智驱动预测模块，通过GCN-LSTM-NF-JD模型处理多模态工程特征数据，生成多维预测结果，具体步骤如下： 步骤S1：将多模态工程特征数据输入GCN网络和LSTM网络，得到LSTM时序编码特征； 步骤S2：通过自回归正态化流模型处理LSTM时序编码特征，生成编码后潜变量序列； 步骤S3：构建显式非线性方程组模型，并采用Jacobi并行迭代方法对编码后潜变量序列执行并行解码；引入选择性并行处理机制，优化整体解码性能，得到Jacobi解码张量； 步骤S4：使用全连接层处理Jacobi解码张量，生成多维预测结果； 步骤S2中，自回归正态化流模型处理LSTM时序编码特征的过程具体包括：对LSTM时序编码特征进行可逆链式变换，并映射至高斯潜变量空间，生成潜变量序列；采用神经网络参数化的偏移函数与缩放函数，对潜变量序列中的每一维潜变量进行自回归控制，保留LSTM时序编码特征的特征时序与结构依赖，生成编码后潜变量序列。

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