清华大学;华为技术有限公司徐恪获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学;华为技术有限公司申请的专利一种基于专家知识校正的因果结构发现方法及装置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：CN119808935B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411713130.X，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于专家知识校正的因果结构发现方法及装置是由徐恪;李藩;赵乙;李金洋;谭崎;苏家兴;刘自轩;冀朝阳设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于专家知识校正的因果结构发现方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于专家知识校正的因果结构发现方法及装置，包括：确定目标协议的性能因素数据集；获取基于专家知识得到的目标协议的邻接矩阵；基于性能因素数据集和邻接矩阵对预设自编码器进行训练，并基于训练过程中模型参数确定目标因果图。本发明基于专家知识得到的目标协议的邻接矩阵和性能因素数据集对预设自编码器进行训练，并基于训练过程中模型参数确定目标因果图，得到目标协议在性能影响因素上的因果结构，充分地利用了专家知识，提高了生成因果图的准确率。
本发明授权一种基于专家知识校正的因果结构发现方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于专家知识校正的因果结构发现方法，其特征在于，所述方法包括： 确定目标协议的性能因素数据集； 获取基于专家知识得到的所述目标协议的邻接矩阵； 基于所述性能因素数据集和所述邻接矩阵对预设自编码器进行训练，并基于训练过程中模型参数确定目标因果图，其中，确定所述预设自编码器的初始因果图，基于所述初始因果图，确定所述预设自编码器的损失函数，将所述性能因素数据集中的数据分批次输入预设自编码器中，得到每批次数据的输出结果，基于所述每批次数据的输出结果和所述损失函数，确定每批次数据对应的损失函数值，基于所述损失函数值和所述邻接矩阵，利用软专家知识校正的优化算法更新所述预设自编码器中的参数和超参数，重复上述训练过程，直至对所述参数的迭代次数达到预设次数时，将使损失函数值最大的超参数对应的因果图确定为目标因果图； 其中，对于有个观测变量的对象，将专家知识表示为一个的邻接矩阵，其中，表示专家知识对第个变量与第个变量之间存在直接因果关系的信度，表示专家知识对第个变量与第个变量存在因果关系的确定程度为，此类情况为软专家知识。
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