天津星元智拓科技有限公司许沛譞获国家专利权
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龙图腾网获悉天津星元智拓科技有限公司申请的专利基于新型数据融合技术的汽车质量风险评估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:CN120181592B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202510662091.3,技术领域涉及:G06Q10/0635;该发明授权基于新型数据融合技术的汽车质量风险评估系统及方法是由许沛譞;任鹏;刘少文;曹克波设计研发完成,并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于新型数据融合技术的汽车质量风险评估系统及方法在说明书摘要公布了:本发明公开了基于新型数据融合技术的汽车质量风险评估系统及方法,涉及汽车制造与质量管理技术领域,包括以下步骤:通过构建覆盖车辆设计、制造、运行及售后维护全过程的数据采集机制,建立跨阶段、跨模态的综合数据融合系统,用于全面采集和管理包括结构化数据与非结构化数据在内的多模态特征信息。本发明通过融合结构化与非结构化多模态数据,构建图神经网络结构并引入关键指标量化隐匿性缺陷风险,结合局部放大机制增强弱异常特征表达,实现感知、建模、评估、增强的一体化闭环识别流程,显著提升质量缺陷识别的准确性与前瞻性。
本发明授权基于新型数据融合技术的汽车质量风险评估系统及方法在权利要求书中公布了:1.基于新型数据融合技术的汽车质量风险评估方法,其特征在于,包括以下步骤: 通过构建覆盖车辆设计、制造、运行及售后维护全过程的数据采集机制,建立跨阶段、跨模态的综合数据融合系统,用于全面采集和管理包括结构化数据与非结构化数据在内的多模态特征信息; 对原始多模态数据完成预处理后,结合各模态特征之间的语义关联、时序对齐关系与结构耦合特性,构建用于隐含关联建模的图神经网络结构; 通过特征工程技术从构建的图神经网络结构中挖掘出表征故障模式为隐匿性缺陷特征的关键指标,并对提取的关键指标进行综合分析,量化隐匿性缺陷特征的风险可信度; 将经过特征工程提取与量化分析的关键指标构建为结构化特征向量,并输入至预先训练好的机器学习模型中,通过模型对当前样本的故障模式进行智能化识别与分类推理,以判断其是否属于具备隐匿性缺陷特征的故障类型; 当识别出故障模式为隐匿性缺陷特征时,进入局部放大模式,实时调整数据空间内的特征关注强度映射量,将原本低强度信号在特征空间中实施局部放大,使隐匿性缺陷模式特征清晰表现; 通过特征工程技术从构建的图神经网络结构中挖掘出表征故障模式为隐匿性缺陷特征的关键指标,提取的指标包括特征在故障类与正常类样本中分布重叠程度的度量值和节点在图神经网络结构中的邻接节点特征差异程度,将特征在故障类与正常类样本中分布重叠程度的度量值和节点在图神经网络结构中的邻接节点特征差异程度在检测窗口下进行综合分析,分别生成特征模糊度参考值和局部图异质性参考值,通过特征模糊度参考值和局部图异质性参考值量化隐匿性缺陷特征的风险可信度; 将特征在故障类与正常类样本中分布重叠程度的度量值在检测窗口下进行综合分析生成特征模糊度参考值的具体步骤如下: 在检测窗口内,针对目标特征,分别提取其在故障类样本集合与正常类样本集合中的概率密度分布函数,采用最小密度叠加法构建模糊重叠区域,并引入模糊核函数进行加权计算,形成模糊度核响应积分表达式,表达式如下: ,式中,是模糊重叠响应值,表征特征在当前检测窗口中,其在正常样本与故障样本中的分布重叠区域的模糊度响应总量,是故障类样本的特征概率密度函数,是正常类样本的特征概率密度函数,是模糊响应权重函数,在积分中对不同区段的重叠密度施加加权的函数,突出模糊区核心段,是实数集; 将模糊重叠响应值通过非线性函数进行归一化处理,生成特征模糊度参考值,生成公式如下: ,式中,是模糊度响应系数,是双曲正切函数,是特征模糊度参考值; 将节点在图神经网络结构中的邻接节点特征差异程度在检测窗口下进行综合分析生成局部图异质性参考值的具体步骤如下: 基于目标节点与其邻接节点的特征差异关系构建特征相似性张量,设目标节点为,其邻接节点集合为,通过对目标节点与各邻接节点之间的特征向量差异进行非线性映射生成节点对之间的非线性特征相似度值,生成公式如下: ,式中,是节点相似度值,是相似度衰减系数,是广义距离幂函数,表示节点与的特征向量之间的距离度量,和分别是节点与节点的特性向量,是幂指数,是范数参数,是指数衰减函数,,是索引变量; 基于获取的节点相似度值,进一步对目标节点的局部异质性程度进行量化,生成局部图异质性参考值,生成公式如下: ,式中,是局部图异质性参考值,是邻接节点数量,是非线性指数放大系数,是数值稳定控制因子。
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