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龙图腾网获悉同济大学申请的专利考虑不确定性与失效模式相互关系的改进FMEA装置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：CN119989859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411801552.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权考虑不确定性与失效模式相互关系的改进FMEA装置是由段春艳;许少龙;卞林阳设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑不确定性与失效模式相互关系的改进FMEA装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种考虑不确定性与失效模式相互关系的改进FMEA装置，具有这样的特征，包括SVTraNN评分转化模块用于得到SVTraNN评价矩阵；专家权重计算模块用于计算得到专家权重；专家评价汇总模块用于计算得到SVTraNN决策矩阵；主观权重计算模块用于计算得到各个风险因子的最终主观权重；客观权重计算模块用于计算得到各个风险因子的客观权重；综合权重计算模块用于计算得到各个风险因子的综合权重；综合得分计算模块用于计算得到各个风险模式的综合得分；风险排序模块用于得到各个风险模式的风险排序结果；风险等级模块用于得到各个风险模式的风险等级。总之，本方法能够对风险模式进行有效地风险程度评估。

本发明授权考虑不确定性与失效模式相互关系的改进FMEA装置在权利要求书中公布了：1.一种考虑不确定性与失效模式相互关系的改进FMEA装置，用于根据各专家对各个人工智能安全潜在风险模式的评分数据和风险因子重要程度评分数据，得到各个人工智能安全潜在风险模式的风险排序结果和风险等级，其特征在于，包括： SVTraNN评分转化模块，存储有预设的SVTraNN语言变量转化表，用于根据所述SVTraNN语言变量转化表和所述评分数据，得到各个所述专家对应的SVTraNN评价矩阵； 专家权重计算模块，用于对各个风险因子，根据所有所述SVTraNNs评价矩阵中该风险因子对应的SVTraNNs评分，计算得到各个所述专家对该风险因子的专家权重； 专家评价汇总模块，用于根据所有所述SVTraNNs评价矩阵和所述专家权重，计算得到SVTraNN决策矩阵； 主观权重计算模块，存储有SVTraNN语言变量转化表和SVTraN-FUCOM规划模型，用于根据所述SVTraNN语言变量转化表、所述SVTraN-FUCOM规划模型和所有所述风险因子重要程度评分数据，计算得到各个所述风险因子对应的最终主观权重； 客观权重计算模块，存储有差异构建目标规划模型，用于根据所述SVTraNN决策矩阵和所述差异构建目标规划模型，计算得到各个所述风险因子对应的客观权重； 综合权重计算模块，用于根据所有所述最终主观权重和所述客观权重，计算得到各个所述风险因子对应的综合权重； 综合得分计算模块，用于根据SVTraN-CODAS方法、所述SVTraNN决策矩阵和所有所述综合权重，计算得到各个所述人工智能安全潜在风险模式的综合得分； 风险排序模块，用于根据所有所述综合得分，得到各个所述人工智能安全潜在风险模式的所述风险排序结果； 风险等级模块，用于根据所述综合得分、所述评分数据和所述综合权重进行聚类分层，得到各个所述人工智能安全潜在风险模式的所述风险等级， 其中，所述风险排序结果越靠前，对应的所述人工智能安全潜在风险模式的风险越高， 所述专家权重计算模块包括： 平均相似度计算单元，用于根据两两所述专家的所述SVTraNN评价矩阵，计算得到各个所述风险因子对应的平均相似度； 置信水平计算单元，用于对各个所述风险因子，根据所述专家两两之间的所述平均相似度，计算得到各个所述专家对应的置信水平； 专家权重计算单元，用于对各个所述风险因子，根据所有所述专家的所述置信水平，计算得到各个所述专家对应的所述专家权重， 专家和专家之间对风险因子S的平均相似度的计算表达式为： ， ， ， ， ， 式中为人工智能安全潜在风险模式的总数，和分别为两个SVTraNN，为专家对应的SVTraNN评价矩阵中第个人工智能安全潜在风险模式对应的SVTraNN，为专家对应的SVTraNN评价矩阵中第个人工智能安全潜在风险模式对应的SVTraNN，、、、对应真隶属度，、、、对应不确定隶属度，、、、对应假隶属度， 风险因子S下专家对应的置信水平的计算表达式为： ， 式中为专家的总数， 风险因子S下专家对应的专家权重的计算表达式为： 。

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同济大学，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区四平路1239号；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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