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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利一种基于大数据分析的工业数据风险评估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：CN120875536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510936427.0，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于大数据分析的工业数据风险评估方法及系统是由方贤文;毛古宝;卢可;郝惠晶设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的工业数据风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据分析的工业数据风险评估方法及系统，涉及工业数据风险评估技术领域，包括采集工业数据进行预处理和融合，得到融合特征向量；基于融合特征向量，随机选择特征维度作为孤立森林算法中的节点，并获取值域对融合特征向量进行划分，得到左、右子树并嵌入性能计数器进行初始化，基于左、右子树执行递归操作获取划分路径长度，并计算平均期望路径长度和异常分数进行异常点判定后，计算预测误差对性能计数器进行更新和执行树的删除操作，计算Shapley值结合异常分数，生成融合异常分数；本发明提升了对工业环境变化的适应性并且使风险评估过程更加全面和精准。

本发明授权一种基于大数据分析的工业数据风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的工业数据风险评估方法，其特征在于：包括， 采集工业数据进行预处理和融合，得到融合特征向量； 所述工业数据包括工业设备运行、维护记录数据； 基于融合特征向量，随机选择特征维度作为孤立森林算法中的节点，并获取值域对融合特征向量进行划分，得到左、右子树并嵌入性能计数器进行初始化，基于左、右子树执行递归操作获取划分路径长度，并计算平均期望路径长度和异常分数进行异常点判定后，计算预测误差对性能计数器进行更新和执行树的删除操作，计算Shapley值，结合异常分数，生成融合异常分数； 具体为：基于融合特征向量，从特征维度中随机选择一个特征维度作为孤立森林算法中的节点，使用最大和最小化操作获取该节点最大和最小值组合为值域后，从值域中随机采样一个值作为划分阈值，并对所有融合特征向量进行划分，得到左子树和右子树，为每个树嵌入性能计数器进行初始化； 所述划分指当融合特征向量中同节点的值小于划分阈值时，则归为左子树，否则归为右子树； 基于左子树和右子树进行递归操作，得到左子节点和右子节点，遍历左子树和右子树，并直达左子和右子节点，得到每个融合特征向量的划分路径长度； 基于所有融合特征向量，使用自然对数函数，计算平均期望路径长度； 基于平均期望路径长度，计算归一化因子，基于归一化因子，结合划分路径长度，计算每棵树中融合特征向量的异常分数，基于异常分数进行排序，并取中位数作为判定值进行异常点判断； 所述中位数指异常分数排序中，异常分数的数量为奇数时，直接取中间数，异常分数的数量为偶数时，取中间两个数的平均值； 基于判断的异常点，计算预测误差，基于预测误差，对性能计数器的性能值进行更新，使用经验法则设定淘汰阈值，基于更新的性能值与淘汰阈值进行比较，当更新的性能值小于淘汰阈值时，则将性能计数器所属的树进行删除，并重新训练新树后，使用均值公式计算所有性能计数器的更新性能值的均值，作为性能计数器的初始值，否则不删除； 遍历所有未删除的树，并提取对应的融合特征向量后进行随机采样，构建特征子集，对特征子集中的融合特征向量进行特征屏蔽，生成掩码向量，将除该特征子集以外的特征置零，生成两组输入向量，基于两组输入向量，重新计算异常分数，得到两组异常分数和，表示第次采样时的随机树子集，表示将第棵树加入子集，表示将第棵树加入第次采样时的随机树子集时得到的与融合特征向量间的异常分数，表示第次采样时的随机树子集与融合特征向量间的异常分数，使用Shapley值公式，计算未删除树与融合特征向量间的边际贡献，再使用蒙特卡洛进行采样近似，得到Shapley值，基于Shapley值，结合异常分数，使用加权求和公式，计算融合异常分数； 基于融合异常分数和融合特征向量进行拼接，并使用多头注意力机制生成上下文风险感知向量进行标签空间的映射，得到预测评分，随机生成状态转移矩阵进行初始化，结合预测评分，构建条件随机场的目标函数进行迭代优化，得到路径得分，应用Viterbi动态规划算法对路径得分进行解码迭代，输出最优解码标签路径作为工业数据风险评估的依据； 所述标签空间指标签类别，包括高风险、中风险和低风险； 通过数据库对数据进行存储，并利用可视化工具进行展示。

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