买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉郑州安然测控技术股份有限公司申请的专利基于用户特征分析的燃气安全知识精准推送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：CN120579819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510670363.4，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于用户特征分析的燃气安全知识精准推送方法及系统是由谢伟;李娟;王智渊;张青松;宋丹;陈璇设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户特征分析的燃气安全知识精准推送方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及燃气安全监测技术领域，尤其涉及基于用户特征分析的燃气安全知识精准推送方法及系统。该方法包括：通过实时采集燃气数据和环境数据，结合用户属性生成时空对齐的实时数据流，采用动态时间规整算法对历史数据流划分用户用气场景，基于用户用气场景和历史数据流训练第一模型；导入历史安全事件对应的历史图谱节点数据和历史基准数据，构建风险知识图谱，对第二模型嵌入学习；将实时数据流输入第一模型获取动态基准数据，基于实时数据流与动态基准数据的差值向量和第二模型获取模拟结果；根据模拟结果生成风险推送控制信息，并向用户推送风险提示信息。本发明解决了燃气安全信息推送精度不够的问题，提高了推送精准度。

本发明授权基于用户特征分析的燃气安全知识精准推送方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于用户特征分析的燃气安全知识精准推送方法，其特征在于，所述方法包括： 通过实时采集燃气数据和环境数据，结合用户类型生成时空对齐的实时数据流； 采用动态时间规整DTW算法对历史数据流划分用户用气场景，基于所述用户用气场景和对应的所述历史数据流训练第一模型；具体包括：将历史多模态数据中的历史燃气数据、历史环境数据和历史用户属性按照采集时间对齐，获取历史时序数据流，所述历史时序数据为用户正常使用情况下的历史数据，所述燃气数据包括燃气表采集的燃气流量数据、压力数据及燃气泄漏报警器采集的燃气浓度数据，所述环境数据包括空气的温湿度数据及通风状态数据，所述用户属性包括年轻家庭或者独居老人，根据历史时序数据流中不同日期的所述燃气数据中的燃气流量绘制成流量曲线，通过所述动态时间规整DWT算法分别获取任意两个所述流量曲线中相似度大于设定阈值的多组曲线片段，不同曲线片段分组反映了用户的不同应用场景，还根据每一分组中所述曲线片段对应的所述环境数据及用户属性通过无监督聚类，通过分析流量数据特征，包括用气时间、用气时长及用气流量，生成每一聚类簇对应的标签数据，所述标签数据至少包括早餐、午餐及晚餐用气场景、洗澡用气场景、取暖用气场景或者休息燃气停用场景，并将每一曲线片段对应时序数据流中的时序数据段和对应的标签数据作为训练数据，并根据所述训练数据训练所述第一模型； 根据历史检修记录抽取图谱节点，导入历史安全事件对应的历史图谱节点数据和历史基准数据，构建风险知识图谱，并基于所述风险知识图谱对第二模型进行嵌入学习；具体包括：通过语义分析从所述历史检修记录中抽取图谱实体，所述图谱实体至少包括燃气实体、环境实体、用户实体、场景实体、基准实体、安全事件实体及安全因素实体，并将所述图谱实体作为图谱节点，通过语义分析所述历史检修记录获取所述图谱节点之间的相关关系，并基于所述相关关系进行边连接，构建所述风险知识图谱，将历史检修记录中，历史安全事件对应的历史图谱节点数据导入所述风险知识图谱，基于所述风险知识图谱中的历史图谱节点数据、历史动态基准数据、所述历史安全事件及导致所述历史安全事件的原因因素对所述第二模型进行嵌入学习； 将所述实时数据流输入所述第一模型，获取动态基准数据和用气场景，基于所述实时数据流、所述动态基准数据、所述用气场景和所述第二模型获取模拟结果，其中，所述动态基准数据为当前用气场景下正常用气时的燃气数据，所述模拟结果为非安全用气类型； 根据所述模拟结果和所述实时数据流中燃气数据与所述动态基准数据之间的差值向量判断所述用气场景是否为新用气场景，并根据所述模拟结果生成风险推送控制信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人郑州安然测控技术股份有限公司，其通讯地址为：450000 河南省郑州市市辖区郑州高新技术产业开发区长椿路11号1号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。