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龙图腾网获悉山东利诚大数据有限公司申请的专利基于可解释性AI的统计结果动态可视化与诊断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：CN121031802B 。

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：202511027507.0，技术领域涉及：G06N5/045；该发明授权基于可解释性AI的统计结果动态可视化与诊断方法是由倪小兵;郭振;王浩;张浩;程文静设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可解释性AI的统计结果动态可视化与诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了基于可解释性AI的统计结果动态可视化与诊断方法，包括以下步骤：针对机器学习模型的每个数据样本，并行应用多种可解释性算法，生成并拼接成高维的集成解释向量；通过多组件解释核函数计算向量间的相似度，并利用流形学习算法将高维向量集合降维，构建出能反映模型决策逻辑内在结构的低维解释流形；通过对解释流形进行密度聚类，自动化地识别出模型决策逻辑一致的解释稳定域和逻辑发生突变的逻辑突变边界；将分析结果进行可视化呈现，并提供交互式诊断功能。本发明通过构建模型决策逻辑的全局拓扑视图，使用户能够直观地理解和诊断复杂模型的行为模式，显著提升了模型的可解释性、透明度和可靠性。

本发明授权基于可解释性AI的统计结果动态可视化与诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于可解释性AI的统计结果动态可视化与诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取针对预设机器学习模型的多个数据样本； 对于所述多个数据样本中的每一个数据样本，通过应用至少两种可解释性AI算法并拼接其解释结果，生成高维的集成解释向量； 基于所述多个数据样本对应的多个集成解释向量，通过流形学习算法，构建展示所述多个集成解释向量之间关系的低维解释流形； 对所述解释流形进行拓扑分析，以识别出代表稳定决策模式的解释稳定域，以及所述解释稳定域之间的逻辑突变边界； 将所述解释流形、所述解释稳定域及所述逻辑突变边界进行可视化展示； 所述方法还包括： 计算所述逻辑突变边界的边界陡峭度； 所述边界陡峭度被定义为：在所述逻辑突变边界两侧的两个分属于不同解释稳定域的点，其在原始高维集成解释向量空间中的距离，与该两点在所述低维解释流形空间中的距离的比值； 所述可视化展示的步骤还包括： 将所述边界陡峭度的数值，以颜色、厚度或透明度的视觉属性，在所述逻辑突变边界上进行展示； 所述方法还包括： 响应于对任一数据样本的原始特征值的修改，实时重新计算该修改后数据样本的集成解释向量； 根据更新后的集成解释向量，确定其在所述解释流形上的新位置； 在所述可视化展示中，呈现该数据样本在所述解释流形上从旧位置到新位置的移动轨迹。

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