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龙图腾网获悉浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院申请的专利一种基于推理增强的人工智能预测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：CN119378673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411964175.4，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种基于推理增强的人工智能预测方法是由褚志轩;王渤轩;郑昊伦;孙浥尘;任奎设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于推理增强的人工智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于推理增强的人工智能预测方法。选择性偏差校正，有效减少选择性偏差的影响，从而提升预测的准确性。相比传统回归方法假设数据分布一致，本发明能够有效剔除伪相关，识别出真实的因果效应，从而在高偏差场景下展现更高的预测准确性。在数据特征缺失场景中展现出显著的鲁棒性和稳定性。采用完全条件规范多重插补得到不含缺失项的完整数据集，优于传统简单插补，不仅减少了插补偏差，还显著提高了模型在高缺失数据场景中的鲁棒性，能够更全面地利用外部因素信息，提高对复杂场景的适应能力。本发明对外部因素显式建模。这种针对外部因素的专门处理，使本发明在复杂环境中能够更好地捕捉外部信息的影响，提升预测效果。

本发明授权一种基于推理增强的人工智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于推理增强的人工智能广告投放效果预测方法，其特征在于，包括：获得有关预测系统关注变量的定义，定义效果变量Y代表广告效果，处理变量T广告投放策略，混淆变量Z代表用户的购买习惯，可观测代理变量X代表用户的消费浏览行为记录，调整变量M代表广告投放时周末外部因素，和各变量之间的因果关系； 根据变量的定义，获得相关变量的数据集； 根据获得的相关变量的数据集，使用完全条件规范多重插补FCSMI对数据集中数据的缺失数据特征进行插补，得到不含缺失项的完整数据集； 根据各变量之间的因果关系，假设用户的购买习惯Z在广告投放策略T、用户的消费浏览行为记录X、广告投放时周末外部因素M给定的条件下服从正态分布，构建一个以处理变量的值t、代理变量的值x和调整变量的值m为输入，以Z服从的正态分布的期望和方差为输出的全连接的神经网络模型； 根据各变量之间的因果关系，假设广告效果Y在广告投放策略T、用户的购买习惯Z和广告投放时周末外部因素M给定的条件下服从正态分布，建立一个以处理变量的值t、混淆变量的值z和调整变量的值m为输入，以Y服从的正态分布的期望和方差为输出的全连接的神经网络模型； 设定用户的购买习惯z服从的先验概率分布； 基于上述建立的两个全连接的神经网络模型，使用不含缺失项的完整数据集作为训练数据集，以变分下界ELBO为目标函数，通过训练得到神经网络模型的参数；基于训练得到的神经网络模型的参数，计算广告效果Y的条件概率分布Py|z,m,t；基于广告效果Y和任意给定的用户的购买习惯z，广告投放时周末外部因素m，广告投放策略t的条件概率分布的条件概率分布py|z,m,t和用户的购买习惯z服从的先验概率分布，应用贝叶斯公式，获得有关广告效果Y的预测结论，即广告效果Y在给定广告投放策略t和广告投放时周末外部因素m时的条件概率分布Py|m,t。

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浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；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”。