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龙图腾网获悉中用科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的灾情状态风险评估模型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：CN121413471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202512019602.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度强化学习的灾情状态风险评估模型构建方法是由胡增;江大白;汪刚;叶双箫设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的灾情状态风险评估模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及灾情状态评估技术领域，公开了基于深度强化学习的灾情状态风险评估模型构建方法，包括：根据致灾危险性指数判断各灾种的灾害威胁程度，生成目标评估点的灾害评估链规则与灾害场景分析需求，构建灾情状态风险评估模型服务链；将灾情状态风险评估模型服务链与服务质量指标结合，从致灾危险性评估模型群中筛选组合链路，并利用组合链路实现灾害场景模拟分析功能；以组合链路为基础利用残差网络生成语义提取功能，结合深度强化学习技术建立灾情状态风险评估模型，实现目标评估点的灾情状态风险评估。本发明可提高整个评估流程的稳定性和可控性，显著提升灾情状态风险评估的科学性、效率和实用性。

本发明授权基于深度强化学习的灾情状态风险评估模型构建方法在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的灾情状态风险评估模型构建方法，其特征在于，该方法包括： 获取目标评估点的历史灾情数据，对历史灾情数据进行解析以精准识别致灾因子，并根据致灾因子构建致灾危险性评估模型群，通过致灾危险性评估模型群输出各灾种对应的致灾危险性指数； 获取目标评估点的人口密度、基础设施建设、环境条件及社会经济状态，并结合空间分析技术与致灾危险性指数识别灾害发生的空间分布特点； 基于空间分布特点分析灾害演化趋势，并结合卡诺模型进行区域状态评估需求优先级排序，根据排序结果利用模糊评价构建出评估需求矩阵； 根据评估需求矩阵将灾害产生过程处理为布朗桥运动，并引用数字孪生算法将灾害产生过程以数据形式划定至坐标系，确定灾害过程运动区域； 在额定的时间周期内确定特定灾种条件在灾害过程运动区域的运动轨迹，并基于运动轨迹量化不同区域内特定灾种条件下产生的风险差异结果； 基于风险差异结果量化特定灾种的动力特征，并根据动力特征推演在额定的时间周期目标评估点在不同区域与特定灾种条件下的灾害威胁程度； 基于灾害威胁程度生成目标评估点的灾害评估规则，并引入自学习机制用于优化灾害评估规则，灵活调整灾害评估规则，输出灾害评估链规则； 根据灾害评估链规则引入因果推断输出灾害发展过程中的灾害场景分析需求，结合根据微服务架构的模块化设计灾情状态风险评估模型服务链； 将灾情状态风险评估模型服务链与预设的服务质量指标进行加权融合，从致灾危险性评估模型群中筛选组合链路，基于组合链路的协同作用实现灾害场景的动态模拟分析功能； 以组合链路为核心利用残差网络挖掘提取语义特征，并将语义特征与深度强化学习技术相结合，建立灾情状态风险评估模型，以实现对目标评估点灾情状态的动态风险评估。

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