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龙图腾网获悉北京长河数智科技有限责任公司;长河信息股份有限公司;山西大学申请的专利一种基于深度学习的智能决策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：CN121052580B 。

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：202511199721.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于深度学习的智能决策方法及系统是由张煇;张超;马小娴;许婷昱;牛宇鸽;刘可欣设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的智能决策方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的智能决策方法及系统，涉及数据处理领域：获取待决策项目的地点数据和对应属性数据；建立地点和属性之间的模糊关系矩阵；通过图神经网络的信任传播操作生成反映用户间信任关系强度的网络模型；通过社区发现算法识别包含社区重叠度的社区结构；根据用户间信任关系强度和社区重叠度，计算决策者的影响权重，通过鲁棒优化方法形成群体共识，生成待决策项目的决策结果。针对现有技术中公交站点布局决策中多源异构数据导致网络关系建模精度低，本申请通过复杂信任网络中信息传播路径的准确建模、高维特征空间的有效降维表示、不确定环境下的稳健优化求解，从而提高公交站点布局智能决策系统的计算精度和鲁棒性。

本发明授权一种基于深度学习的智能决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能决策方法，其特征在于，包括： 获取待决策项目的地点数据和对应属性数据；其中，待决策项目为公交站点； 根据地点数据和属性数据，建立地点和属性之间的模糊关系矩阵； 根据模糊关系矩阵，通过图神经网络的信任传播操作生成反映用户间信任关系强度的网络模型； 根据网络模型，通过社区发现算法识别包含社区重叠度的社区结构； 根据用户间信任关系强度和社区重叠度，计算决策者的影响权重；根据影响权重和社区结构，通过鲁棒优化方法形成群体共识，生成待决策项目的决策结果； 根据模糊关系矩阵，通过图神经网络的信任传播操作生成反映用户间信任关系强度的网络模型，包括： 基于模糊关系矩阵构建公交站点决策信任网络数据结构，信任网络数据结构包括决策参与者节点数据集和信任关系边数据集； 提取决策参与者节点数据集中每个节点的属性数据，对属性数据进行非线性变换，生成标准化节点属性数据； 识别信任关系边数据集中的边类型，对不同类型的信任关系边属性数据分别进行变换处理，生成类型化边属性数据； 对数据集中缺失的节点属性数据和边属性进行随机向量初始化，生成补充数据； 设置信任链最大传播长度参数，基于标准化节点属性数据和类型化边属性数据，通过复平面投影计算信任链路径上的信息传递数据，信息传递数据表示决策者之间关于公交站点设置的信任信息流动； 对每个决策节点接收到的来自不同类型信任链的信息传递数据进行分类聚合处理，通过费线性变换和注意力机制计算各信任链类型的权重； 根据权重对不同信任链类型的表示数据进行加权聚合处理，分别生成决策者作为受信者角色和委托者角色的表示数据； 将受信者角色表示数据和委托者角色表示数据进行连接处理，通过降维变换生成反映决策者在信任网络中双重角色特征的综合节点表示数据； 根据综合节点表示数据构建公交站点布局决策的信任关系强度网络模型，网络模型输出各决策参与者之间的信任关系强度值。

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北京长河数智科技有限责任公司;长河信息股份有限公司;山西大学，其通讯地址为：100071 北京市丰台区汽车博物馆西路8号院3号楼7层705；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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