买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉巢湖学院申请的专利一种基于时间序列数据的因果关系网络构建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：CN119990298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510442697.6，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种基于时间序列数据的因果关系网络构建方法是由刘振羽;曹骞;房丙午;程智勇;彭兴;严玲玲;吴其林设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间序列数据的因果关系网络构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时间序列数据的因果关系网络构建方法，包括若干因果样本对中筛选方向正确的因果样本对，以生成图结构构建数据集；生成步骤为：从目标变量簇中，定义具有因果驱动方向的因果样本对；计算预测变量与目标变量之间的因果损失；若因果损失低于损失阈值，则判定因果样本对方向正确，否则判定方向不正确；计算方向正确的因果样本对中输入变量对预测变量的因果驱动强度；将所有方向正确的因果样本对集合，记录其因果驱动方向与因果驱动强度，生成图结构构建数据集；根据图结构构建数据集，构建因果关系网络图；本发明实现了因果关系网络的结构可视化与数值表达，有利于后续因果路径追踪、关键变量识别与目标系统的策略调控。

本发明授权一种基于时间序列数据的因果关系网络构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间序列数据的因果关系网络构建方法，其特征在于，所述构建方法包括： S1、获取N个时序样本的有序序列； S2、对所述有序序列执行层次聚类，获得目标变量簇； 所述对所述有序序列执行层次聚类，获得目标变量簇，包括： S2-1、根据N个时序样本的有序序列，构建相似度矩阵； 其中，相似度矩阵的每一矩阵元素用于表征任意两个时序样本构成的时序样本对的相似度，且时序样本对的相似度通过样本对索引建立与时序样本的映射关系； S2-2、根据相似度矩阵与时序样本的映射关系，执行时序样本的迭代聚类，以构建层次聚类树； S2-3、在所述层次聚类树中，标记若干剪枝节点； S2-4、从所述剪枝节点开始，在所述层次聚类树中提取目标变量簇；其中，目标变量簇中包含若干时序样本； S3、从目标变量簇中提取若干因果样本对，并从若干因果样本对中筛选方向正确的因果样本对，以生成图结构构建数据集； S4、根据所述图结构构建数据集，构建因果关系网络图； 所述因果关系网络图的构建步骤包括： S4-1、遍历图结构构建数据集，依次读取所有方向正确的因果样本对及其对应的因果驱动方向与因果驱动强度； S4-2、将每一因果样本对中的两个时序样本分别设定为图结构中的节点； S4-3、根据因果驱动方向，在两个节点之间建立一条有向边；所述有向边用于表征因果关系的方向性； S4-4、将使用预测变量的信息增益评分表征的因果驱动强度赋值为有向边的权重；所述有向边的权重用于量化因果关系的强弱； S4-5、重复执行S4-1至S4-4，直至遍历完成图结构构建数据集中所有因果样本对； S4-6、完成所有节点与有向边的建立后，输出包含所有时序节点、有向边及边权重的因果关系网络图； 其中，所述因果关系网络图应用于工业自动化制造或化工生产系统，可识别各工艺参数之间的因果关系；所述时序样本是按固定频率所记录的传感器监测设备的运行状态。

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巢湖学院，其通讯地址为：238024 安徽省合肥市巢湖经济开发区半汤路1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”。