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龙图腾网获悉国家工业信息安全发展研究中心申请的专利建筑结构质量风险预测方法、装置、设备、介质及产品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：CN119720802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510213105.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权建筑结构质量风险预测方法、装置、设备、介质及产品是由潘妍;李明时;米明威;狄晓晓;闻书韵设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本建筑结构质量风险预测方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种建筑结构质量风险预测方法、装置、设备、介质及产品。所述方法包括：对预先构建的目标建筑信息模型进行结构提取，得到若干个目标建筑结构数据，所述目标建筑结构数据至少包括建筑基础结构数据、建筑主体结构数据、建筑楼层结构数据；将目标建筑结构数据输入到预先训练的目标预测模型中，得到对应的建筑结构质量风险预测结果，所述目标预测模型是根据多个第一建筑结构数据样本以及对第一建筑结构数据样本变换特征空间后的第二建筑结构数据样本训练得到的。根据本申请实施例，目标预测模型在处理不同类型和复杂度的建筑结构数据时都能够保持较高的预测准确性和鲁棒性。

本发明授权建筑结构质量风险预测方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种建筑结构质量风险预测方法，其特征在于，包括： 对预先构建的目标建筑信息模型进行结构提取，得到若干个目标建筑结构数据，所述目标建筑结构数据至少包括建筑基础结构数据、建筑主体结构数据、建筑楼层结构数据； 将目标建筑结构数据输入到预先训练的目标预测模型中，基于目标预测模型中的风险评估标准，得到对应的建筑结构质量风险预测结果，所述目标预测模型是根据多个第一建筑结构数据样本以及对第一建筑结构数据样本变换特征空间后的第二建筑结构数据样本训练得到的； 将目标建筑结构数据输入到预先训练的目标预测模型中之前，所述方法还包括： 获取多个第一建筑结构数据样本； 利用变换迭代学习子指令对第一建筑结构数据样本进行特征空间转换，得到变换特征空间后的第二建筑结构数据样本，所述特征空间变换包括根据建筑结构数据的类型和复杂度动态调整特征空间； 根据所述第一建筑结构数据样本和第二建筑结构数据样本，生成预设模型对应的运行建筑结构质量风险预测的模型迭代指令时的训练代价结果； 根据所述训练代价结果调整预设模型的权重参数，并训练调整后的预设模型，直至满足预设训练停止条件，得到训练后的目标预测模型； 所述根据所述第一建筑结构数据样本和第二建筑结构数据样本，生成预设模型对应的运行建筑结构质量风险预测的模型迭代指令时的训练代价结果，包括： 对变换特征空间后的第二建筑结构数据样本进行特征空间反变换，得到第三建筑结构数据样本； 确定所述第一建筑结构数据样本与所述第三建筑结构数据样本的偏差； 在所述偏差大于或等于预设阈值的情况下，根据所述偏差确定变换迭代学习子指令对应的变换算法的调整信息； 通过所述调整信息优化所述变换迭代学习子指令； 根据所述偏差和所述调整信息，生成训练代价结果。

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