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龙图腾网获悉南京斯坦德物联科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的安消一体化大数据平台调控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：CN120163440B 。

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：202510225385.X，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于人工智能的安消一体化大数据平台调控方法是由储浩;谢士明设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的安消一体化大数据平台调控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的安消一体化大数据平台调控方法，涉及安全生产与消防管理技术领域，包括获取运行数据和历史数据，并对运行数据进行标准化处理，生成训练数据集，训练并构建深度卷积神经网络模型，通过多层卷积运算提取空间关联特征，并结合注意力机制识别关键状态信息，生成特征映射矩阵；将特征映射矩阵输入构建的安全评估模型，计算安全风险指数，并按照安全风险指数进行划分风险等级；根据风险等级划分结果生成巡检任务清单，并下发至移动终端执行，实现对安全风险的动态调控。本发明突破传统安消一体化平台在数据分析、风险识别和管控等方面的技术瓶颈，实现安全风险管理的智能化和精准化，提升安全管理效率。

本发明授权一种基于人工智能的安消一体化大数据平台调控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的安消一体化大数据平台调控方法，其特征在于：包括， 获取安消一体化大数据平台的运行数据和历史数据，并对所述运行数据进行标准化处理，生成训练数据集； 基于所述训练数据集，训练并构建深度卷积神经网络模型，通过多层卷积运算提取空间关联特征，并结合注意力机制识别关键状态信息，生成特征映射矩阵； 将所述特征映射矩阵输入构建的安全评估模型，计算安全风险指数，并按照所述安全风险指数进行划分风险等级； 根据风险等级划分结果生成巡检任务清单，并下发至移动终端执行，实现对安全风险的动态调控； 基于历史数据，采用径向基核函数构建非线性映射空间，并通过交叉验证方法选择核函数参数和惩罚因子，构建安全评估模型； 对所述特征映射矩阵中的空间特征和时序特征分别计算权重系数，采用加权组合方式构建复合特征向量； 将所述复合特征向量输入安全评估模型，计算样本点到分类超平面的距离，得到安全风险指数； 根据历史数据统计分布设定安全风险指数的分级阈值，采用滑动时间窗口计算连续多个时间点的安全风险指数变化趋势，建立风险预警级别，设定预警策略； 所述安全评估模型的具体公式如下： ； 其中，为t时刻的安全风险指数，为第i个样本的支持向量系数，为历史数据中的支持向量样本，为改进的径向基核函数，为特征映射矩阵，为偏置项，为正则化系数，为第j个特征维度的权重系数，为第j个特征维度的时序特征积分项，为时间窗口平滑函数，为样本数量，为提取的特征维度。

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