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龙图腾网获悉大连地铁科技有限公司申请的专利基于知识图谱和跨模态关联的地铁运营决策优化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：CN120633906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510671595.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于知识图谱和跨模态关联的地铁运营决策优化方法是由刁大为;张立伟;张国祥;周纪武;苏波;段义伟;耿健;管文丽;何燕;于昳琳;莫云鹏;郭艳;李齐;石其亮设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱和跨模态关联的地铁运营决策优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于知识图谱和跨模态关联的地铁运营决策优化方法，涉及地铁运营相关技术领域，该方法包括：在地铁的边缘设备部署边缘计算节点，并配置通用弱分类器；执行计算偏好分析，生成偏好数据库；对通用弱分类器进行强化学习；接收通信数据后进行故障决策识别，建立边缘故障决策识别结果；获取地铁的运行环境数据和用户反馈数据，同步至地铁知识图谱后，生成地铁运维决策优化结果。解决了现有技术中存在的难以高效处理多模态大数据、无法充分挖掘不同模态数据的潜在关联，导致地铁故障决策识别准确性不足及运营效率较差的技术问题，实现动态更新、多模态融合的地铁运营知识图谱构建，达到了提升地铁运营决策准确性及运营效率的技术效果。

本发明授权基于知识图谱和跨模态关联的地铁运营决策优化方法在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱和跨模态关联的地铁运营决策优化方法，其特征在于，所述方法包括： 在地铁的边缘设备部署边缘计算节点，并为所述边缘计算节点配置通用弱分类器，所述边缘计算节点与传感器、视频监控、巡检无人机通信连接； 执行所述边缘计算节点的计算偏好分析，生成偏好数据库； 利用所述偏好数据库对所述通用弱分类器进行强化学习，并将强化学习分类器与所述通用弱分类器集成为边缘决策分类器后设置在对应的边缘计算节点，强化学习包括利用所述偏好数据库构建强化学习环境后，加载所述通用弱分类器进行基于动态奖励的学习迭代，构建强化学习分类器； 在所述边缘计算节点接收通信数据后，利用所述边缘决策分类器进行故障决策识别，建立边缘故障决策识别结果，故障决策识别包括分别获取强化学习分类器与所述通用弱分类器对应的故障决策识别结果，执行信任度加权计算； 获取地铁的运行环境数据和用户反馈数据，构建跨界数据，将所述跨界数据、所述边缘故障决策识别结果同步至地铁知识图谱后，生成地铁运维决策优化结果； 执行所述边缘计算节点的计算偏好分析，生成偏好数据库，包括： 获取所述边缘计算节点的监测覆盖区域，并配置监测覆盖区域的位置灵敏度； 读取监测覆盖区域内的故障事件，并将所述故障事件的发生概率通过所述位置灵敏度加权计算后，建立第一偏好约束； 对所述监测覆盖区域进行区域环境拟合下的设备老化分析，利用设备老化分析结果建立第二偏好约束； 基于所述第一偏好约束、所述第二偏好约束生成所述偏好数据库； 利用所述强化学习环境进行所述通用弱分类器的参数迭代，并在每轮参数迭代设置动态奖励反馈，包括： 对通用弱分类器进行当前迭代阶段评价，建立阶段影响系数； 获取本轮通用弱分类器的预测结果，并基于所述强化学习环境对所述预测结果进行预测偏差识别，生成第一误差影响系数； 建立联动窗口，基于所述联动窗口进行通用弱分类器的预测回溯分析，根据预测回溯分析结果和参数迭代方向生成第二误差影响系数； 利用所述阶段影响系数、所述第一误差影响系数、所述第二误差影响系数设置动态奖励反馈； 利用所述边缘决策分类器进行故障决策识别，建立边缘故障决策识别结果，包括： 利用所述边缘决策分类器内的所述强化学习分类器与所述通用弱分类器分别进行基于通信数据的故障决策识别，建立第一故障决策识别结果和第二故障决策识别结果，所述第一故障决策识别结果为所述强化学习分类器的识别结果，所述第二故障决策识别结果为所述通用弱分类器的识别结果； 对所述第一故障决策识别结果与所述强化学习分类器进行识别信任度分析，建立第一信任因子； 对所述第二故障决策识别结果与所述强化学习分类器进行识别信任度分析，建立第二信任因子； 基于所述第一故障决策识别结果、第一信任因子、第二故障决策识别结果、第二信任因子建立边缘故障决策识别结果； 基于所述第一故障决策识别结果、第一信任因子、第二故障决策识别结果、第二信任因子建立边缘故障决策识别结果，包括： 利用所述第一信任因子对所述第一故障决策识别结果进行信任加权后，建立第三故障决策识别结果； 利用所述第二信任因子对所述第二故障决策识别结果进行信任加权后，建立第四故障决策识别结果； 对所述第三故障决策识别结果和所述第四故障决策识别结果进行信任冲突分析，建立边缘故障决策识别结果。

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大连地铁科技有限公司，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市西岗区长春路196-5号D210室；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”。

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