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龙图腾网获悉贵州中汇科技发展有限公司申请的专利一种自主可控数字孪生治理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：CN121000724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511520162.2，技术领域涉及：H04L67/1001；该发明授权一种自主可控数字孪生治理方法及系统是由夏永平;刘光柏;王冠乔;聂若凡;何俊杰设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自主可控数字孪生治理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自主可控数字孪生治理方法及系统，包括：基于自主可控边缘计算设备采集物理实体数据并预处理；通过重要性分数外推框架对数据进行高效修剪；构建分支薛定谔桥神经网络，表达系统多路径演化特性；利用多实验方程学习增强模型泛化能力；基于国产密码算法和安全芯片构建自主可控安全框架；整合实时数据与数字孪生模型输出进行分析，实现闭环控制。本发明解决了现有数字孪生系统集中式架构效率低下、外部技术依赖严重、难以表达系统动态分歧演化特性等技术问题，实现了数据高效处理、系统动态分歧特性精准映射、模型泛化能力增强和数据主权安全保障，具有广泛的应用前景。

本发明授权一种自主可控数字孪生治理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自主可控数字孪生治理方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于自主可控边缘计算设备，通过多源传感器实时采集物理实体数据并进行初步筛选和预处理，得到结构化的原始数据流； 从所述结构化的原始数据流中抽取小规模数据样本进行初始训练，构建重要性评分模型，对全量数据进行重要性评分外推和自适应修剪，生成优化后的训练数据集； 基于所述优化后的训练数据集，构建分支薛定谔桥神经网络并参数化多个时间依赖的速度场，通过联合训练共享参数和分支特定参数，得到表达系统多路径演化特性的分支化数字孪生模型； 基于所述分支化数字孪生模型构建多实验数据集并训练方程发现网络，将发现的数学规律与所述分支化数字孪生模型整合，通过约束条件注入和模型参数正则化，形成具备高泛化性的增强型数字孪生模型；其中，所述形成具备高泛化性的增强型数字孪生模型，包括：获得物理实体的核心参数变化范围和约束条件，构建多维参数空间映射，得到参数空间表征模型；基于所述参数空间表征模型，设计基于符号回归的方程发现网络，包含变量筛选、表达式生成和方程评估三个核心模块，得到完整的方程发现网络结构；基于所述分支化数字孪生模型在不同参数配置下生成多组模拟实验数据，构建多实验数据集，并利用所述多实验数据集训练所述方程发现网络，得到描述内在规律的数学方程；将发现的所述描述内在规律的数学方程与所述分支化数字孪生模型进行整合，通过约束条件注入和模型参数正则化，增强所述分支化数字孪生模型在参数空间的泛化能力，得到所述具备高泛化性的增强型数字孪生模型； 基于国产密码算法和安全芯片构建数据全生命周期保护架构，实现多层级权限管控和隐私计算，得到自主可控安全框架； 整合实时传感数据与所述具备高泛化性的增强型数字孪生模型输出进行多模态数据融合分析，识别异常模式并生成决策建议，通过闭环控制实现对物理实体的精准治理。

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