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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于多任务度量的航班延误原因分层判定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：CN119475060B 。

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：202510060581.6，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于多任务度量的航班延误原因分层判定方法及系统是由周薇;陈海燕;周智慧;袁立罡;孔令华设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务度量的航班延误原因分层判定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于航空运输管理技术领域，具体涉及一种基于多任务度量的航班延误原因分层判定方法及系统。该方法包括：获取民航航班运行数据与延误原因分层标签；数据预处理；构建基于超球体的嵌套特征向量空间，逐层表达多尺度语义；利用多层次嵌套，构建多任务度量与分层分类模型；基于多任务度量与分层分类模型，训练获得延误原因分类模型；通过延误原因分类模型对航班延误原因进行分层判定。通过整合多任务度量与分层推理技术，显著提升延误原因判定系统的稳定性与鲁棒性，实现高效、精准的延误数据分析，为民航管理部门提供科学的决策支持。

本发明授权基于多任务度量的航班延误原因分层判定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务度量的航班延误原因分层判定方法，其特征在于，包括： 获取民航航班运行数据与延误原因分层标签； 数据预处理； 构建基于超球体的嵌套特征向量空间，逐层表达多尺度语义； 利用多层次嵌套，构建多任务度量与分层分类模型； 基于多任务度量与分层分类模型，训练获得延误原因分类模型； 通过延误原因分类模型对航班延误原因进行分层判定；其中 所述获取民航航班运行数据与延误原因分层标签的方法包括： 确定所需的数据种类，包括航班基本信息、实际起降时间、预计和实际到达时间、延误时间、延误原因分层标签；获取的延误原因分层标签将航班延误原因按粗到细的层次进行划分，其中在粗层次上将延误原因归类为机场原因、空管原因、航司原因、流量原因和其他原因，以覆盖主要的延误类别；进一步细化到细层次标签，所述机场原因具体分为地勤服务延误、滑行道拥堵，所述航司原因分为机械故障、机组滑错，最终形成逐层递进的标签体系，为延误原因的精准判定和细化分类提供清晰的语义指引；检查数据的完整性，补充缺失的时间段或是航线的数据； 所述构建基于超球体的嵌套特征向量空间，逐层表达多尺度语义的方法包括： 构建嵌套特征向量空间，将航班运行数据的特征划分为多个子空间，其中每个样本的特征向量表示为： vi＝[vi,1,vi,2,…,vi,d] 其中，d代表着特征向量的总维度；vi采用了由粗到细逐步递进的特征排列策略；特征vi,1定义为样本的最粗粒度特征，包含在多个类别之间共享的重要全局信息；特征vi,d位于特征向量的末尾，作为最精细的特征，用于捕捉特定类别之间的细微差异； 针对分层延误原因的语义表达，定义每个子空间对应一个特定的层次： 其中，H表示语义层次的总数，h表示当前层次，表示第h层的特征子向量，包含从第1到第dh维的特征； 粗粒度特征是细粒度特征的子集，每个层次的特征都满足以下嵌套关系： 通过此递进关系，粗粒度特征为细粒度特征提供上下文支持； 在嵌套特征向量基础上，使用超球体映射进行几何优化，特征向量归一化至超球体表面，得到单位向量： 特征满足||vi||＝1； 所述基于多层次嵌套，构建多任务度量与分层分类模型的方法包括： 在嵌套特征向量空间的基础上，引入基于余弦相似度的动态度量机制，用于衡量特征向量间的相似性；其核心计算公式为： 其中，和表示经过超球体归一化后的嵌套特征向量； 在多层次嵌套特征空间中，将相似类别样本聚得更紧，同时拉远不同类别样本之间的距离；多层次嵌套特征在分类中的约束条件为： 该式表示在第h层次特征空间中，对于属于同一类别的样本和它们的相似度高于属于不同类别的样本和 将多层次嵌套特征融入分类模型，构建分层分类任务框架，并对每个层次的任务独立设计损失函数；针对每个层次h，模型的分类目标为最大化样本所属类别的置信度；采用基于超球体归一化的多层次损失函数： 其中，表示类别c的单位向量；σh表示动态尺度因子，调控各层次判定范围；表示样本i在层次h上的归一化特征向量；表示类别yh的权重向量；ch表示层次h的类别集合； 将各层次的损失函数相加融合为总损失函数： 所述基于多任务度量与分层分类模型，训练获得延误原因分类模型的方法包括： 使用多任务度量与分层分类模型，即利用训练阶段构建的嵌套特征空间，将航班延误原因的多层次特征逐步嵌套于同一向量中，并结合层次化的多任务学习框架，分别优化粗粒度和细粒度的分类任务，并在最终结果中整合多尺度的分类信息，提供完整的航班延误原因判定； 在具有多尺度标签的航班运行训练数据集上，训练延误原因分类模型； 在独立验证集上评估模型分类性能，计算模型在判断航班延误原因的分层分类效果。

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