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龙图腾网获悉云南电力试验研究院(集团)有限公司;云南电网有限责任公司数智运营中心申请的专利一种基于动态规则演化的数据质量智能修复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：CN121092537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511640777.9，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种基于动态规则演化的数据质量智能修复方法是由杨文祥;唐力;白彪;陆光前;曾晓雯设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态规则演化的数据质量智能修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态规则演化的数据质量智能修复方法，属于数据质量管理技术领域，包括：基于结构化数据的物理存储结构信息及业务逻辑，构建知识图谱；利用图神经网络对知识图谱进行深度学习，基于学习结果动态生成全局拓扑视图；结合历史损坏模式和全局拓扑视图，利用强化学习生成最优结构化数据扫描路径，基于图神经网络识别最优路径扫描结果中异常分区的关联异常；基于关联异常构建多模态关联子图，通过图神经网络反推出的正确物理结构，修复多模态关联子图中的结构缺陷，并对修复结果进行可信度评分，形成结构化数据治理闭环。能够适应不断演变的数据模式和新型异常，持续提升系统应对复杂数据问题的鲁棒性和自主性，降低长期运维成本。

本发明授权一种基于动态规则演化的数据质量智能修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态规则演化的数据质量智能修复方法，其特征在于，包括： 获取电网异构数据源中的结构化数据，提取所述结构化数据的物理存储结构信息以及业务逻辑； 将所述业务逻辑与物理存储结构信息融合，构建知识图谱； 利用图神经网络对所述知识图谱进行深度学习，基于图神经网络学习结果动态生成全局拓扑视图； 结合历史损坏模式和全局拓扑视图，利用强化学习生成最优结构化数据扫描路径，基于所述图神经网络识别最优路径扫描结果中异常分区的关联异常，具体包括：基于图神经网络的关联分析，根据最优路径中扫描结果中的异常分区，在异常分区中给出一个异常数据概率可能性，发现数据中的异常点，从异常分区中提取异常数据； 通过图结构的学习与推理，确定边权重由表间指针频率、依赖深度、关联强度决定，图神经网络通过多层聚合学习节点特征，推理出异常在图中的传播路径，并计算其他数据区域的异常概率，最终定位具体异常数据； 所述图神经网络通过多层聚合学习节点特征，推理出异常在图中的传播路径，并计算其他数据区域的异常概率，最终定位具体异常数据，包括：聚合邻居特征生成节点表示： 其中，为节点在第层的特征表示，为非线性激活函数，为第层的可学习权重矩阵，为均值聚合函数，为节点的所有邻居节点的集合，为节点在第层的特征表示，为节点在第层的特征表示； 异常分数的计算表示为： ； 其中，为节点经过图神经网络学习后的最终特征表示，为正常数据点形成的聚类中心的特征表示，为L2范数； 基于所述关联异常构建多模态关联子图，通过所述图神经网络反推出的正确物理结构，修复多模态关联子图中的结构缺陷，并对修复结果进行可信度评分，形成结构化数据治理闭环。

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云南电力试验研究院(集团)有限公司;云南电网有限责任公司数智运营中心，其通讯地址为：650217 云南省昆明市官渡区经济技术开发区云大西路中段105号云电科技园；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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