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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于知识图谱的车载列控数据多维关联方法及相关装置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：CN121456032B 。

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：202610002495.4，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权基于知识图谱的车载列控数据多维关联方法及相关装置是由刘祎;刘岭;杨辉;陈志强;夏军;王成;周艳丽;王怀江;陈泽昕;田宏达;彭庆明设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的车载列控数据多维关联方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于知识图谱的车载列控数据多维关联方法及相关装置，涉及车载列控数据分析技术领域，先获取制动、速度核心数据及其他关联辅助数据，按与核心数据关联度分为核心与辅助关联层；定义实体后通过规则+机器学习的混合方式精准抽取各实体，结合注意力机制模型与领域词典抽取关联关系；随后经知识融合后构建车载列控数据知识图谱并存储于图数据库；基于图谱实现制动与速度实时关联、异常溯源等多维分析，输出结构化报告与可视化图谱，适配运行监控、故障诊断及运营优化场景，列车停车后保存图谱数据。该方法实现多源异构数据精准关联，大幅缩短故障处理时间，降低列车能耗，有效提升列车运行安全性、可靠性与运营效率。

本发明授权基于知识图谱的车载列控数据多维关联方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的车载列控数据多维关联方法，其特征在于，包括 每隔预设时间长度循环判断列车运行状态，若列车未停车，则获取车载列控系统的多源车载列控数据；所述多源车载列控数据包括制动核心数据、速度核心数据及关联辅助数据；所述关联辅助数据包括通信数据、设备状态数据、环境数据及故障日志数据； 按照所述多源车载列控数据中各数据的数据类型与核心数据的关联度对各数据进行分类，得到核心数据层与辅助关联层；所述核心数据为制动或速度相关数据； 基于所述核心数据层和所述辅助关联层分别定义核心实体与辅助实体，并采用以规则为主、机器学习为辅的混合方式从所述多源车载列控数据中抽取核心实体和辅助实体； 采用基于注意力机制的关系抽取模型结合车载列控领域词典，抽取各实体间存在的关联关系，并通过人工规则校验修正结果，得到知识图谱包含的关联关系； 对抽取的各实体与各关联关系进行知识融合，构建得到车载列控数据知识图谱并通过图数据库存储所述车载列控数据知识图谱；所述知识融合包括实体重复与关联关系冲突的处理； 基于所述车载列控数据知识图谱进行数据多维关联分析，输出关联分析结果并适配至具体的应用场景； 若列车停车，则停止数据采集并保存最新的所述车载列控数据知识图谱； 所述核心数据层包含制动核心数据与速度核心数据；所述辅助关联层包含通信数据、设备状态数据、环境数据及故障日志数据；采用以规则为主、机器学习为辅的混合方式从所述多源车载列控数据中抽取核心实体和辅助实体，具体包括： 对于所述多源车载列控数据中的结构化数据，基于预设抽取规则直接抽取核心实体；所述预设抽取规则为根据字段标识抽取对应类型的实体；所述核心实体包括制动压力实体、制动指令级位实体、制动执行器实体、实时速度实体、目标速度实体和速度变化率实体； 对于所述多源车载列控数据中的非结构化数据，采用实体抽取模型抽取辅助实体；所述实体抽取模型为事先以若干条标注有实体类别标签的多源车载列控数据为训练语料库对LSTM模型进行训练得到的模型；所述辅助实体包括指令实体、协调信息实体、车载主机实体、速度传感器实体、制动阀实体、轨道坡度实体、外界温度实体、制动压力异常实体和速度传感器故障实体。

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