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龙图腾网获悉北京关键科技股份有限公司申请的专利对机动车检验检测设备软件合规性智能匹配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：CN119312107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411848246.4，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权对机动车检验检测设备软件合规性智能匹配方法是由张怀珠;陈梦晖;张西岭;闫卫杰;郭鑫;李晰昀;董鹏举设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本对机动车检验检测设备软件合规性智能匹配方法在说明书摘要公布了：本申请涉及智能检测技术领域，其具体地公开了一种对机动车检验检测设备软件合规性智能匹配方法，其首先基于标准文件构建软件合规性检验数据库，并采用基于深度学习的自然语言处理技术对数据库中的各个合规性检验项以及机动车检验检测设备软件信息进行语义解析，分别提取出设备软件信息和各个合规性检验项的语义特征表示，进而通过对设备软件信息与各个合规性检验项进行查询匹配，从而智能实现对机动车检验检测设备软件的合规性检测。这样，能够大幅提高合规性检查的效率和准确性，减少人工审核的主观性和误差，更好地适应软件版本的更新和变化，确保机动车检验检测设备软件符合最新的规定标准。

本发明授权对机动车检验检测设备软件合规性智能匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种对机动车检验检测设备软件合规性智能匹配方法，其特征在于，包括： 基于标准文件，构建软件合规性检验数据库，其中，所述软件合规性检验数据库包括多个合规性检验项的自然语言描述； 提取机动车检验检测设备软件的信息描述，所述信息描述包括功能、安全性和数据处理能力； 对所述机动车检验检测设备软件的信息描述和所述软件合规性检验数据库中的各个合规性检验项的自然语言描述分别进行语义编码以得到机动车检验检测设备软件信息描述语义编码向量和合规性检验项语义嵌入编码向量的集合； 对所述机动车检验检测设备软件信息描述语义编码向量和所述合规性检验项语义嵌入编码向量的集合进行查询匹配以得到待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量； 基于所述待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量，确定所述机动车检验检测设备软件是否合规； 其中，对所述机动车检验检测设备软件信息描述语义编码向量和所述合规性检验项语义嵌入编码向量的集合进行查询匹配，包括：提取所述合规性检验项语义嵌入编码向量的集合的显著语义特征作为提示模板；使用查询嵌入矩阵和值嵌入矩阵分别对所述机动车检验检测设备软件信息描述语义编码向量进行线性嵌入编码以得到值向量和查询向量；将所述查询向量、所述值向量、键矩阵中的各个键向量和所述提示模板输入基于模板提示优化的异构转换器结构以得到待检验设备软件信息-合规性检验项跨域查询编码特征向量的集合；对所述待检验设备软件信息-合规性检验项跨域查询编码特征向量的集合进行查询特征聚合以得到所述待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量； 基于所述待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量，确定所述机动车检验检测设备软件是否合规，包括： 将所述待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量通过基于分类器的合规性智能匹配模块，以确定所述机动车检验检测设备软件是否合规； 在将所述待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量通过基于分类器的合规性智能匹配模块时，对所述待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量进行优化，优化过程具体包括： 确定所述待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量的特征值组成的特征集合的均值和方差，并将所述均值除以所述方差以得到软件信息-合规性检验项语义查询响应编码概率权重值： ； 其中，和分别表示所述待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向 量的特征值组成的特征集合的均值和方差，表示软件信息-合规性检验项语义查询响应 编码概率权重值； 将所述待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量点乘所述待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量的最大特征值的倒数以获得软件信息-合规性检验项语义查询响应编码概率约束向量： ； 其中，表示所述待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量，表示所述待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量中的最大特征值，表示按位置点乘，表示软件信息-合规性检验项语义查询响应编码概率约束向量； 将所述软件信息-合规性检验项语义查询响应编码概率约束向量点加所述软件信息-合规性检验项语义查询响应编码概率权重值，并求以2为底的对数值以获得软件信息-合规性检验项语义查询响应编码信息交互向量： ； 其中，表示软件信息-合规性检验项语义查询响应编码概率约束向量，表示软件信 息-合规性检验项语义查询响应编码概率权重值，表示按位置点加，表示软件信息- 合规性检验项语义查询响应编码信息交互向量； 以所述软件信息-合规性检验项语义查询响应编码概率权重值点减所述软件信息-合规性检验项语义查询响应编码概率约束向量后，计算每个特征值的倒数以获得软件信息-合规性检验项语义查询响应编码序列约束向量： ； 其中，表示软件信息-合规性检验项语义查询响应编码概率约束向量，表示软件信 息-合规性检验项语义查询响应编码概率权重值，表示按位置点减，表示软件信息- 合规性检验项语义查询响应编码序列约束向量； 将所述软件信息-合规性检验项语义查询响应编码信息交互向量点加所述软件信息-合规性检验项语义查询响应编码序列约束向量以获得优化的待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量； 通过所述待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量的概率统计特征来在所述待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量的特征值尺度和特征向量尺度之间模拟概率约束下的中尺度交互结构，以基于相对于概率统计值的中尺度短序列构造双向隐变量模体来进行中尺度双向迁移，并基于对交互信息的序列约束来进行后验恢复，提升所述待检验设备软件信息-合规性检验项语义查询响应编码向量的概率密度域下的收敛效果。

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