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龙图腾网获悉苏州巨联环保有限公司申请的专利一种用于危险废物综合利用监测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：CN120931162B 。

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：202511431582.3，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种用于危险废物综合利用监测方法及系统是由尹东海;贺亮;王凯;白战;刘辰昊;蔡刚;王振宇;朱乃胜;张晓诚设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于危险废物综合利用监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电数据处理的技术领域，具体涉及一种用于危险废物综合利用监测方法及系统，以解决传统Shapley值忽略指标协同与时序同步，导致贡献评估不准的技术问题，监测方法包括以下步骤：S1，通过计算不确定性向量与权重向量的内积得到子集S的特征函数值；S2，将子图拉普拉斯矩阵的第二小特征值作为子集S的关联系数；S3，将所述边际贡献、子集S的关联系数以及所述相位同步指数相乘，得到修正后的边际贡献；S4，根据Shapley值公式对修正后的边际贡献进行加权求和，得到监测指标i的改进Shapley值。通过将边际贡献、关联系数以及相位同步指数三者进行结合，得到的改进Shapley值能够更好地表示各监测指标对整体风险的影响。

本发明授权一种用于危险废物综合利用监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于危险废物综合利用监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取N个监测指标的时间序列数据，将N个监测指标的任一子集S的时间序列数据输入n个基础评价模型，获得n个风险状态概率分布，并计算各自的香农熵得到不确定性向量，根据系统风险偏好确定n维权重向量，通过计算不确定性向量与权重向量的内积得到子集S的特征函数值，包括：S11，将子集S的时间序列数据输入长短期记忆网络、门控循环单元和支持向量机三个基础评价模型，每个模型输出关于{低风险、中风险、高风险}三种状态的概率分布； S12，计算每一个概率分布的香农熵，得到三个熵值，构成三维的不确定性向量； S13，根据系统风险偏好，为三个基础评价模型设置权重向量W； S14，通过计算不确定性向量U与权重向量W的内积得到子集S的特征函数值； S2，根据N个监测指标的时间序列数据，计算监测指标间的互信息得到图拉普拉斯矩阵；提取子集S对应的子图拉普拉斯矩阵，并将子图拉普拉斯矩阵的第二小特征值作为子集S的关联系数，包括：S21，对于N个监测指标中任意两个监测指标i和j，计算它们时间序列间的互信息值MIi，j，将互信息值MIi，j作为邻接矩阵A的元素，构建N×N的邻接矩阵A； S22，计算度矩阵D，其中，度矩阵D为对角矩阵，其对角线元素为邻接矩阵A第i行所有元素之和； S23，根据公式L=D-A构建图拉普拉斯矩阵L； S24，从图拉普拉斯矩阵L中提取子集S中各监测指标所对应的行和列，构成子图拉普拉斯矩阵； S25，当子集S包含至少两个监测指标时，计算的全部特征值并进行排序，取第二小的特征值作为子集S的关联系数；当子集S仅包含一个监测指标时，关联系数为1； S3，对于任一监测指标i及不包含该监测指标i的任一子集S，计算边际贡献，将子集S内的各监测指标时间序列融合成子集S的综合时间序列，计算监测指标i的时间序列与所述综合时间序列间的相位同步指数；将所述边际贡献、子集S的关联系数以及所述相位同步指数相乘，得到修正后的边际贡献； S4，对所有不包含监测指标i的子集S，根据Shapley值公式对修正后的边际贡献进行加权求和，得到监测指标i的改进Shapley值，包括：对于任意一个不包含监测指标i的子集S，通过以下计算修正后的边际贡献：； 其中，和分别为包含和不包含监测指标i的子集S的特征函数，为包含监测指标i的子集的关联系数值，为监测指标i与子集S的相位同步指数； 根据以下公式对所有不包含监测指标i的子集S的修正后边际贡献进行加权求和，得到监测指标i的改进Shapley值：； 其中，|S|为子集S中监测指标的个数，N为总监测指标个数，为除监测指标i以外的所有其他监测指标所构成的集合的任意一个子集。

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