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龙图腾网获悉四川西星电力科技咨询有限公司申请的专利基于人工智能的数据可视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：CN120852561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510917511.8，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权基于人工智能的数据可视化方法及系统是由沈旭;林天汉;解景平;翁栩;薛雨烽设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的数据可视化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的数据可视化方法及系统，通过获取目标领域的原始数据体，调用预训练的联合特征提取模型对所述原始数据体进行处理，生成包含语义关联特征和结构关联特征的复合特征集，基于所述复合特征集构建可视化映射规则集，通过可视化生成模型根据所述可视化映射规则集对所述原始数据体进行转换处理，生成可视化表征结果，所述可视化表征结果包含具有显著性差异的视觉节点和具有连接强度差异的视觉边。本发明通过多模态特征融合、双维度规则构建及感知适配的协同作用，既保证了数据特征的全面表达，又提升了可视化结果的可理解性，从而有效增强数据可视化在信息传递和分析决策中的应用价值。

本发明授权基于人工智能的数据可视化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的数据可视化方法，其特征在于，包括： 获取目标领域的原始数据体，所述原始数据体由多个数据实体构成，每个数据实体包含描述性字段和关系性字段； 调用预训练的联合特征提取模型对所述原始数据体进行处理，生成包含语义关联特征和结构关联特征的复合特征集，其中所述语义关联特征反映数据实体描述性字段间的语义相关性，所述结构关联特征反映数据实体关系性字段间的拓扑连接性； 基于所述复合特征集构建可视化映射规则集，所述可视化映射规则集包含特征重要性到视觉显著性的映射关系、特征关联强度到视觉连接性的映射关系；具体包括：对所述复合特征集中的每个语义关联特征和结构关联特征进行重要性评估，通过预训练的重要性评估模型计算特征对整体数据关联的贡献度值，作为特征重要性指标；将所述特征重要性指标输入归一化层进行范围压缩处理，生成预设数值区间内的标准化重要性值；对所述复合特征集中的关联强度值进行分箱处理，将关联强度值的连续范围划分为多个离散的强度等级，每个强度等级对应不同的连接性需求；建立标准化重要性值与视觉显著性参数的映射函数，所述视觉显著性参数包括节点颜色饱和度、节点尺寸大小和节点边缘清晰度，其中标准化重要性值越大，对应的颜色饱和度越高、节点尺寸越大、边缘清晰度越高；建立强度等级与视觉连接性参数的映射函数，所述视觉连接性参数包括边的透明度、边的粗细度和边的曲度，其中强度等级越高，对应的透明度越高、边的粗细度越粗、边的曲度越平缓；对所述映射函数进行冲突检测，通过视觉感知模型评估不同映射参数组合下的可视化可读性，调整存在感知冲突的映射参数，生成无冲突的可视化映射规则集； 通过可视化生成模型根据所述可视化映射规则集对所述原始数据体进行转换处理，生成可视化表征结果，所述可视化表征结果包含具有显著性差异的视觉节点和具有连接强度差异的视觉边。

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