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龙图腾网获悉江苏兴力工程管理有限公司申请的专利基于人工智能的招标文件错误内容优化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：CN120430297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510933864.7，技术领域涉及：G06F40/205；该发明授权基于人工智能的招标文件错误内容优化方法及系统是由王渊;高逸全;曹阳;江哲;孙若萱;顾苏雯;陈美璇设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的招标文件错误内容优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的招标文件错误内容优化方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括使用CIRCA框架进行因果推断，构建因果贝叶斯网络并引入陈氏三维混沌扰动优化边概率，通过GNN模型识别潜在错误节点，使用SBERT生成语义嵌入向量，映射至黎曼流形，通过黎曼主成分分析实现嵌入降维，使用测地路径算法确定通往理想状态的最优路径，通过约束阿贝利结构和冲突强度计算候选适应度得分。本发明通过因果推理和混沌扰动相结合，提高招标文件中错误定位的准确性和分类判断的可靠性，通过语义流形建模和测地路径优化，提升语义错误的识别能力和修正路径的全局最优性。

本发明授权基于人工智能的招标文件错误内容优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的招标文件错误内容优化方法，其特征在于：包括， 获取招标项目需求，并进行预处理，生成初始招标草稿文件，基于初始招标草稿文件，构建初始语义图，使用CIRCA框架，生成因果约束图，基于因果约束图和初始语义图，使用Hopfield神经网络，对初始边权重进行更新，生成动态语义图，基于动态语义图，使用FMPI描述符，提取节点的初始语义特征，使用Hopfield神经网络进行更新，并使用VAE进行压缩，输出优化节点特征，基于陈氏混沌三维方程，映射至优化节点特征，生成扰动特征，并计算李雅普诺夫指数，筛选李雅普诺夫指数大于李雅普诺夫指数阈值，标记为异常区域，识别根因节点并生成因果推理链，构建GNN模型，基于动态语义图标记的异常区域和优化节点特征，计算节点错误评分，计算动态阈值，筛选节点错误评分大于动态阈值的节点，标记为潜在错误节点，结合动态因果图进行调整，生成错误类别得分，得到生成初步错误分类，将初步错误分类、标记根因以及异常区域进行整合，生成错误分类报告； 基于动态语义图，提取节点文本内容，通过SBERT模型生成语义嵌入向量，并使用黎曼主成分分析进行降维，基于BRST形式主义，将语义嵌入向量映射至黎曼流形，初始化流行度量张量，公式为： ， 其中，为第个节点和第个节点的流行度量张量，为语义嵌入向量，为协方差函数； 提取错误分类报告中的初步错误类型定义为约束条件，并计算约束场强度，公式为： ， 其中，为第个节点的约束场强度，为第个节点和第个节点的约束权重，为第个节点的错误类别和第个节点的错误类别匹配函数，为第个节点的邻居节点的集合； 基于流行度量张量计算节点间的测地距离，定义目标状态为流形上的理想点，并基于约束场强度，将错误节点映射至流形上的初始状态点，基于黎曼流形，使用测地路径算法计算最优路径，通过约束阿贝利生成候选建议组合，公式为： ， 其中，为第个节点的候选建议组合中的一个元素，为惩罚系数，为所有建议，为流形度量张量，即为上述公式计算得到的，为第时间的路径导数，为第时间的路径； 将候选建议映射到流形上的点，计算每个候选建议的适应度得分，公式为： ， ， ， ， 其中，为候选建议的冲突约束强度，为候选建议关联的节点，为候选建议组合的冲突约束强度，和分别为第个节点和第个节点的候选建议，为候选建议在错误类别的加权约束强度，为错误类别的语义约束复杂度，为候选建议组合的适应度得分，为惩罚系数，为候选建议在第个节点的约束权重，为第个节点的约束场强度，为测地距离； 使用梯度下降对适应度得分进行优化，并进行降序排序，筛选适应度得分最高，生成优先级建议列表； 上传至可视化界面并进行存储。

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