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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司申请的专利一种大坝安全监测系统异常诊断方法、系统、设备和介质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：CN120316687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510787041.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种大坝安全监测系统异常诊断方法、系统、设备和介质是由都旭煌;齐智勇;田振宇;汤正阳;周建波;徐波;李世纪;牟猷;董顺;远近;彭宗毅;王波;黄涛设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大坝安全监测系统异常诊断方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种大坝安全监测系统异常诊断方法、系统、设备和介质，涉及水利工程安全监测技术领域，包括，通过知识图谱引擎，评估异常标签的测点数据所属诊断对象，利用诊断对象‑监测异常格式生成异常报警分组列表，通过Cypher搜索知识图谱中与报警描述匹配的异常现象实体；在贝叶斯网络中定位匹配的异常现象节点，利用有向边提取关联的异常原因节点，获取异常原因节点的先验概率和条件概率表，并进行概率推理，输出异常原因诊断列表。通过多源数据融合与知识图谱驱动的智能推理，同时通过贝叶斯网络概率推理，提供了科学、可操作的根因诊断与处置建议，增强了大坝监测系统的可靠性与智能化水平。

本发明授权一种大坝安全监测系统异常诊断方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种大坝安全监测系统异常诊断方法，其特征在于，包括： 采集大坝监测多源数据，所述大坝监测多源数据包括结构变形、渗流、应力应变以及环境因素，并进行预处理，生成多源结构化数据； 利用统计分析结合卷积神经网络和多元回归模型，进行完整性、有效性、时序规律和环境相关合理性分析，识别异常特征，输出异常标签的测点数据； 通过知识图谱引擎，评估异常标签的测点数据所属诊断对象，利用诊断对象-监测异常格式生成异常报警分组列表，通过Cypher搜索知识图谱中与报警描述匹配的异常现象实体； 所述通过Cypher搜索知识图谱中与报警描述匹配的异常现象实体，具体步骤如下： 使用字符串分割方法将“诊断对象-监测异常”格式的条目拆分为诊断对象和监测异常两部分；利用自然语言处理方法分析异常描述文本，提取出异常描述关键词； 将异常描述关键词作为查询条件，构建Cypher查询语句；在Neo4j图数据库中执行查询，搜索与关键词匹配的异常现象实体；根据查询结果定位匹配的异常现象实体； 在贝叶斯网络中定位匹配的异常现象节点，利用有向边提取关联的异常原因节点，获取异常原因节点的先验概率和条件概率表，并进行概率推理，输出异常原因诊断列表； 所述在贝叶斯网络中定位匹配的异常现象节点，利用有向边提取关联的异常原因节点，获取异常原因节点的先验概率和条件概率表，具体步骤如下： 将识别的历史异常特征与知识图谱中的异常现象实体进行匹配，利用Cypher查询，生成对应的历史异常现象节点； 利用Apriori算法分析历史多源结构化数据，筛选高频原因，并与知识图谱进行对比，得到历史异常原因节点； 根据历史异常现象节点，得到相关测点和时间范围，识别历史证据节点； 基于历史异常现象节点、历史异常原因节点和历史证据节点，通过知识图谱中的因果关系和Apriori算法挖掘结果建立有向边，生成贝叶斯网络结构； 将异常现象实体映射到贝叶斯网络结构中进行实体匹配、证据验证以及概率辅助，定位匹配的异常现象节点； 沿贝叶斯网络的有向边反向遍历，提取指向异常现象节点的异常原因节点，构造子网络，获取异常原因节点的先验概率和条件概率表。

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