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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种锡铟材料的情报预警方法和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：CN119917661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411992029.2，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种锡铟材料的情报预警方法和系统是由刘龙;李才巨设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锡铟材料的情报预警方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种锡铟材料的情报预警方法和系统，涉及电数字数据处理技术领域，方法通过爬取、分词、特征提取、情感定性、机器学习等一系列基于锡铟材料的情报、技术、言论的数据操作，实现了对国内外各大新闻网站、博客、论坛等媒体中与锡铟材料相关内容的全方位信息采集，利用信息检索、自然语言处理以及机器学习与数据挖掘技术对采集到的数据进行分析，实现情报信息分类、情报数据定性、情报预警的功能，填补了锡铟材料行业的行业情况、社会情况的信息监控。

本发明授权一种锡铟材料的情报预警方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种锡铟材料的情报预警方法，所述锡铟材料的情报出现在合金材料行业的公开网页，其特征在于，所述情报预警方法包括： 步骤S1，通过数据爬虫脚本在所述公开网页爬取若干个锡铟材料相关的公开数据； 步骤S2，通过分词算法对每个公开数据分别进行分词处理，基于一个公开数据得到一个具有若干个分词子数据的待处理数据集； 步骤S3，通过特征提取算法提取当前待处理数据集中所有分词子数据的关键词，形成关键词数据集； 步骤S4，通过分类算法将当前关键词数据集中的每个关键词分类至各自条件概率最高的情感极性中，基于一个关键词数据集得到一个情感极性分类表； 步骤S5，获取当前情感极性分类表中负面情感极性关键词的数量占比； 步骤S6，将当前数量占比转换为z-score标准的归一化占比数据； 步骤S7，通过机器学习机训练并学习所有归一化占比数据，得到负面占比预测模型； 步骤S8，通过所述负面占比预测模型获取预设步数的未来负面占比； 步骤S9，分别判断每一步的未来负面占比是否超过预设比例数值，并将超过预设比例数值的所有未来负面占比标记为情报预警占比； 步骤S7，通过机器学习机训练并学习所有归一化占比数据，得到负面占比预测模型，包括： 步骤S71，将当前归一化占比数据按照预设比例划分为训练集、验证集； 步骤S72，定义输入层、隐含层、输出层依次信号连接的神经网络模型； 步骤S73，将所述训练集输入至所述输入层，通过所述神经网络模型进行若干次反向传播； 步骤S74，基于每一次反向传播分别获取一次所述验证集与当前次训练结果的均方根误差； 步骤S75，获取所有训练结果中均方根误差的极小值，并获取与所述极小值对应的训练结果作为所述负面占比预测模型。

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