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龙图腾网获悉旭奇数据技术(无锡)有限公司申请的专利基于多源数据融合与智能控制的社会治理指挥调度系统及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：CN120509661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510613266.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于多源数据融合与智能控制的社会治理指挥调度系统及方法是由徐昕;范斌设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合与智能控制的社会治理指挥调度系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多源数据融合与智能控制的社会治理指挥调度系统及方法，具体涉及社会治理指挥调度技术领域，通过对多源异构数据的采集与清洗，利用基于节点嵌入的图神经网络建模动态演化图，并通过节点动态关联异常系数的计算及时捕捉潜在异常，结合注意力机制进行跨模态特征融合提取出高质量事件特征向量，并通过模态特征融合波动系数监测不同模态数据融合过程中的稳定性，综合节点动态关联异常系数与模态特征融合波动系数输出数据融合风险指数，实现数据融合阶段的动态风险监测与自适应迭代优化采用时序建模方法预测事件演变趋势，并对社会治理状态进行分类识别，同时将社会治理问题建模为状态转移过程，并基于强化学习生成最优资源调度策略。

本发明授权基于多源数据融合与智能控制的社会治理指挥调度系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合与智能控制的社会治理指挥调度方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1，采集多源异构数据，包括传感器数据、视频监控数据、社交媒体信息和地理信息数据，并进行数据清洗； 步骤S2，基于节点嵌入的图神经网络将不同来源数据构建成动态演化图，并对不同节点间动态关联的异常情况进行分析计算节点动态关联异常系数； 步骤S3，基于注意力机制进行跨模态特征融合提取事件特征向量，并对不同模态特征融合的波动情况进行分析计算模态特征融合波动系数； 步骤S4，根据节点动态关联异常系数、模态特征融合波动系数构建数据融合隐患评估模型，输出数据融合风险指数，对数据融合过程进行迭代优化； 数据融合隐患评估模型依据的公式如下：，式中为数据融合风险指数，为时间步t时计算的节点动态关联异常系数，为时间步t时计算的模态特征融合波动系数,分别表示节点动态关联异常系数、模态特征融合波动系数的预设比例系数，且均大于0； 步骤S5，基于数据融合过程的迭代优化结果利用时序建模方法预测事件演变趋势，并分类识别社会治理状态； 步骤S6，根据社会治理状态识别结果将社会治理问题转化为动态系统的状态转移问题并生成最优资源调度决策； 节点动态关联异常系数的获取逻辑如下： 在图结构随时间步t的变化不断演化的过程中获取不同时间步的边权； 计算节点在当前时间步与上一时间步之间的关联权重变化率：，其中为在时间步t时节点i和节点j的关联权重变化率，为在时间步t时节点i和节点j的边权，为在时间步t+1时节点i和节点j的边权； 在预设的滑动窗口中计算关联权重变化率的局部波动标准差：，其中为关联权重变化率在滑动窗口中的局部波动标准差，为在时间步k时节点i和节点j的关联权重变化率，为关联权重变化率在滑动窗口中的平均值； 计算节点动态关联异常因子：，其中为节点动态关联异常因子，为防止除零的小正数； 对于每个节点，将其所有邻居节点的节点动态关联异常因子进行汇总， 计算节点动态关联异常系数：，其中为时间步t时计算的节点动态关联异常系数，为节点i的邻居集合，为节点i的邻居集合中的节点总数，为动态演化图中节点总数； 模态特征融合波动系数的获取逻辑如下： 对于模态和模态计算模态间的协同度值，来量化不同模态特征在时序演变中的相互依赖程度：，其中为模态和模态之间的协同度值，为联合概率分布，为模态的边际概率分布，为模态的边际概率分布，分别表示模态和模态的特征值集合； 将特征数据矩阵与协同度值进行融合：，其中为融合后的特征数据矩阵，为模态总数； 基于自回归和异方差构建动态波动预测模型，计算融合后特征数据矩阵的波动率，模型的具体公式如下：，其中表示在时间步t的模态特征融合的波动率方差，表示在过去的时间步模态特征融合的预测值，表示在过去的时间步模态特征融合的波动率方差，为常数项，为自回归项的权重系数，为异方差项的权重系数，为自回归项的阶数，为异方差项的阶数； 计算模态特征融合波动系数：，其中为时间步t时计算的模态特征融合波动系数，为融合后特征数据矩阵的波动率，为模态m在时间步t上的波动率。

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