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龙图腾网获悉中用科技有限公司申请的专利主动学习框架的AMC超标原因挖掘分析方法及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：CN120162680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510637911.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权主动学习框架的AMC超标原因挖掘分析方法及系统是由胡增;江大白;贾玮民设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本主动学习框架的AMC超标原因挖掘分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及AMC超标成因分析技术领域，具体公开了一种主动学习框架的AMC超标原因挖掘分析方法及系统，所述方法包括当任一AMC浓度达到预设的阈值时，在数据矩阵序列中提取该AMC监测仪对应的子矩阵序列；在子矩阵序列中标记数据信息量小于预设的信息量阈值的行列位置，在子矩阵序列删除标记的行列位置上的数据，得到简化矩阵序列；将得到的简化矩阵序列作为特征，将AMC浓度作为标签，构建样本集，基于样本集确定超标原因；本发明提供了一种基于数据量的数据筛选方案，对样本集进行主动筛选，降低样本集中的样本数量，提高样本集中的样本质量，这一前置工作属于主动学习框架，与现有的识别过程对接，极大地提高了原因分析效率。

本发明授权主动学习框架的AMC超标原因挖掘分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种主动学习框架的AMC超标原因挖掘分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取AMC产生场景中的监测点位，根据监测点位的位置创建统计矩阵，基于统计矩阵获取各个时刻的监测点位处的数据，得到含有时间标签的数据矩阵；所述监测点位至少包括安装传感器和信号收发器的位置； 接收工作人员输入的分析跨度，获取分析跨度内的数据矩阵序列，计算数据矩阵序列中数据矩阵的任一行列位置的数据信息量；所述信息量由信息熵和周期性共同确定；所述分析跨度为时间跨度； 查询分析跨度内AMC监测仪实时获取到的AMC浓度；所述AMC浓度中含有时间标签； 将AMC浓度与预设的浓度阈值进行比对； 当任一AMC浓度达到预设的阈值时，查询AMC监测仪的位置，查询距离AMC监测仪的位置最近的监测点位，查询监测点位对应的行列位置； 根据AMC浓度确定提取边长，基于提取边长对查询到的行列位置进行扩展，得到子矩阵的位置及尺寸；所述提取边长与AMC浓度呈正比； 基于预设的回溯时长确定子矩阵数量，基于当前时刻在数据矩阵序列中选取子矩阵数量个数据矩阵，根据子矩阵的位置及尺寸在数据矩阵中截取子矩阵，基于序列顺序排列子矩阵，得到子矩阵序列； 在子矩阵序列中标记数据信息量小于预设的信息量阈值的行列位置，在子矩阵序列删除标记的行列位置上的数据，得到简化矩阵序列； 将得到的简化矩阵序列作为特征，将AMC浓度作为标签，构建样本集； 根据所述样本集训练AMC浓度预测模型； 读取AMC浓度预测模型中各个变量对应的参数，计算参数的权重； 根据参数的权重选取变量，查询变量对应的监测点位的类型，作为超标原因； 其中，AMC是指空气传播的分子污染物。

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