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龙图腾网获悉广州红海云计算股份有限公司申请的专利一种基于数据可视化的数据模拟仿真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：CN120106696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510197967.1，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权一种基于数据可视化的数据模拟仿真方法是由孙伟;何慕蓉;凌光明;廖勇设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据可视化的数据模拟仿真方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据可视化的数据模拟仿真方法，涉及数据分析技术领域，包括：构建分布式流处理框架，对待仿真的目标数据集进行并行预处理，生成时序特征流；将时序特征流通过自适应映射层转换为多维可视化模型，并在可视化界面中实现动态渲染；基于多维可视化模型触发模拟引擎执行实时仿真，并通过反馈优化机制对可视化参数和仿真参数进行联合优化。本发明通过引入职级关联系数和时空重叠度的动态计算方法，设计时变调节因子和层次化注意力机制，构建了一种新型的数据处理和可视化框架，实现了跨层级人才发展路径的精准识别、数据预处理的时效性优化以及部门间最佳实践的有效共享。

本发明授权一种基于数据可视化的数据模拟仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据可视化的数据模拟仿真方法，其特征在于，包括： 构建分布式流处理框架，对待仿真的目标数据集进行并行预处理，生成时序特征流，包括： 将所述目标数据集按照数据关联度划分为多个数据分片，基于所述数据分片的时序特征相似度构建数据依赖图，所述数据依赖图的节点表示数据分片，边表示分片间的关联强度； 为所述数据分片分配计算节点，所述计算节点对数据分片执行标准化处理，生成预处理数据； 各所述计算节点基于所述数据分片的时序特征分布特性，采用协同学习机制选择数据清洗策略和特征提取方法，生成局部特征流； 汇总各所述计算节点的局部特征流，通过层次化注意力机制捕获特征间的多尺度依赖关系，生成全局时序特征流； 将所述时序特征流通过自适应映射层转换为多维可视化模型，并在可视化界面中实现动态渲染，包括： 通过特征选择单元对所述时序特征流执行重要性评估，基于特征对人才发展路径的贡献度筛选关键特征子集； 维度映射单元对所述关键特征子集进行降维变换生成可视化特征矩阵，并将所述可视化特征矩阵转换为多维可视化模型执行动态渲染； 所述自适应映射层包括特征选择单元和维度映射单元； 基于所述多维可视化模型触发模拟引擎执行实时仿真，并通过反馈优化机制对可视化参数和仿真参数进行联合优化； 所述通过反馈优化机制对可视化参数和仿真参数进行联合优化具体为对比预测结果与实际观测结果的偏差，当预测结果与实际观测结果的偏差超过期望误差范围时，基于梯度下降法更新参数值，并将更新后的参数反馈至可视化模型和模拟引擎。

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广州红海云计算股份有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区天河北路894号402房自编413号；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”。

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