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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种大数据法律监督模型原子操作与组装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：CN119476255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411478352.8，技术领域涉及：G06F40/20；该发明授权一种大数据法律监督模型原子操作与组装方法是由秦涛;刘运喆;李怿臻;王平辉;高雅设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大数据法律监督模型原子操作与组装方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大数据法律监督模型原子操作与组装方法，包括：原子操作层，用于实现法律监督过程中的基本功能；监督模型层，包括若干针对不同监督目标的法律监督模型；预警推送层，用于发送预警信息。本发明通过定义原子操作的前置条件和后置条件，利用谓词逻辑建立原子操作之间的逻辑关系，进而构建出完整的法律监督模型。这种基于谓词逻辑的方法使模型具有一定的可解释性，同时动态组装原子操作增强了模型的灵活性和泛化性。本发明利用谓词逻辑的形式化描述能力，建立了法律阈值、监管对象行为和监管目标之间的逻辑关联，实现了对监管对象行为的精细化分析和动态评估，并展示了对可达监督目标的原子操作路径的可视化。

本发明授权一种大数据法律监督模型原子操作与组装方法在权利要求书中公布了：1.一种基于原子操作大数据模型的法律监督系统，其特征在于，包括： 原子操作层，包括多个可独立执行的原子操作单元，用于实现法律监督过程中的基本功能，包括数据读取、信息抽取、异常检测、权限验证和错误处理； 监督模型层，包括若干针对不同监督目标的法律监督模型，所述法律监督模型基于谓词逻辑的原子操作组装方法，通过定义原子操作的前置条件和后置条件构建得到； 预警推送层，用于发送预警信息； 所述原子操作层的原子操作单元包括： 运行前操作单元，在法律监督流程开始之前的准备阶段，进行法律事件相关数据的获取与环境感知； 运行后操作单元，在监督过程结束后的分析和反馈阶段，进行内容比较与阈值设定以及结果深度分析，对检测到的异常结果进行深入分析，以确定其是否反映出潜在的违法行为或风险； 运行中操作单元，在监督过程进行时的操作阶段，进行信息抽取操作，基于实时抽取的信息，根据先验知识设定的异常阈值，对可能出现的问题进行实时检测并对部分简单的判断直接推送至预警推送层； 所述运行前操作单元的操作包括： 数据读取操作，根据选择的数据库类型连接不同的数据库，读取存储的信息，并将其存储； 环境感知操作，获取当前终端环境信息，以根据不同的环境执行相应的原子操作； 权限感知操作：使用静态和动态的权限感知方法，判断当前进行操作的人员是否有权限进行此操作，所述动态的权限感知方法为时间因素； 错误感知操作，在执行过程中判断是否因操作原因导致错误发生，从而影响监督模型的正常运行，在发现错误发生时，记录错误位置并保存； 所述运行后操作单元的操作包括： 内容比较，对从运行过程中提取的与业务实现相关的信息进行比对，提取出包括相同性、不同性和频次在内的各类信息； 阈值设定，为所述各类信息设定阈值，当统计后的数据超过设定的阈值时，将其标记为异常数据并触发预警； 所述法律监督模型通过如下方法构建： 定义原子操作的前置条件和后置条件；所述前置条件指在特定的原子操作执行之前必须满足的条件，所述后置条件指在特定的原子操作执行之后所需满足的条件； 利用谓词逻辑建立原子操作之间的逻辑关系，根据不同的监督目标寻求可达的原子操作路径； 通过组装满足前置条件的原子操作单元，构建出完整的法律监督模型流程，确保模型的正确性和可解释性； 所述利用谓词逻辑建立原子操作之间的逻辑关系，根据不同的监督目标寻求可达的原子操作路径，组装满足前置条件的原子操作单元，构建出完整的法律监督模型流程，实现方法如下： 利用谓词逻辑建立原子操作之间的逻辑关系，首先，明确每个原子操作的输入、输出及其功能，利用谓词逻辑定义操作之间的前后关系；然后，通过逻辑推理验证各操作之间的逻辑关系是否一致，确保在执行过程中不会出现矛盾或错误； 根据具体的监督目标，分析所需的最终结果和中间步骤，确定所需的原子操作类型，根据主动式与被动式的方法找到达到监督目标； 通过组装包含满足特定的数据输入或环境状态的原子操作单元，将符合逻辑关系和前置条件的原子操作单元按序排列，以形成完整的操作序列，构建出包括运行前、运行中、运行后各类操作并能够完成监督目标的完整的法律监督模型； 以监督业务逻辑、功能和领域知识为约束，选择原子操作并结合其多种特征进行组装，首先进行监督业务逻辑、功能和领域知识的全面分析，明确所需的功能和目标，以指导原子操作的选择，然后根据业务逻辑和领域知识，筛选出符合当前监督目标的原子操作，最后按照从下到上的层次结构，将选择的原子操作按照逻辑关系进行组装，确保每个层次的数据流和控制流的连贯性，得到所述法律监督模型；所述法律监督模型自下而上共有四个层次：信息源、初步信息、中间判断和结果判断；其中信息源包括开源数据、政府监管数据与不属于开源数据或政府监管数据的特定数据源；初步信息指信息抽取操作得到的信息；针对某一特定的监督目标，首先从信息源中获取所需的基本信息，然后进行内容比较和阈值设定的逻辑判断，最后判断各信息是否超过阈值达到异常值，从而实现最终的监督目标判断； 通过如下方式之一，找到达到监督目标的路径： 方式一，主动式 从数据读取到预警推送的整个过程中，组合所有经过的原子操作，自主构建一个涉及监督目标的法律监督模型； 方式二，被动式 基于谓词逻辑的冗余式进行分析，获取到达出现异常数据所需的各种原子操作路径。

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