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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种多源信息融合的异构数据规则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：CN120893545B 。

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：202511392843.5，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种多源信息融合的异构数据规则化方法是由王功明;刘起浩;姜苏玲;韩红桂;乔俊飞设计研发完成，并于2025-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源信息融合的异构数据规则化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种多源信息融合的异构数据规则化方法，包括：在污水处理过程若干个处理阶段布设分布式传感器，通过接入协议与时序同步采集所有分布式传感器的检测数据；对检测数据进行语义解析，将检测数据进行标签归一并完成语义标签标准化；对语义标准化后的检测数据进行处理，获得元数据；构建基于迁移学习的数据跨层表征模型，并对元数据进行特征提取与语义嵌入，获得统一的向量化表达；根据向量化表达构建面向污水处理全流程的信息知识图谱。本申请实现对不同数据源间时序、语义与结构特征的统一向量化表达，提升了数据的可融合性、可解释性和可用性。

本发明授权一种多源信息融合的异构数据规则化方法在权利要求书中公布了：1.一种多源信息融合的异构数据规则化方法，其特征在于，包括： 在污水处理过程若干个处理阶段布设分布式传感器，通过接入协议与时序同步采集所有所述分布式传感器的检测数据； 基于语义匹配对所述检测数据进行语义解析，将所述检测数据进行标签归一并完成语义标签标准化； 对语义标准化后的检测数据进行处理，获得包含数据源标识、数据类型、单位规范以及时间信息的元数据； 构建基于迁移学习的数据跨层表征模型，并根据所述数据跨层表征模型对所述元数据进行特征提取与语义嵌入，获得统一的向量化表达； 根据所述向量化表达构建面向污水处理全流程的信息知识图谱； 通过接入协议与时序同步采集所有所述分布式传感器的检测数据时，包括： 采用OPC-UA、MQTT或HTTP协议将各类传感器以异构通信协议接入同一数据采集网络，并通过协议适配中间件进行统一数据封装与格式标准化； 结合网络时间协议或IEEE1588精密时间协议对分布式传感器进行统一时钟同步； 构建基于迁移学习的数据跨层表征模型时，包括： 采用由预训练语义编码器与图神经网络构成的双分支混合模型架构，所述预训练语义编码器用于处理元数据中包含的结构化语义标签，生成初始语义嵌入向量； 所述图神经网络以多个污水处理工艺单元及其之间的上下游关系为节点与边，建立工艺级结构图谱，并基于输入元数据在图上进行特征传播与聚合，获得结构化嵌入向量； 构建基于迁移学习的数据跨层表征模型时，还包括： 通过在已建有语义标注和工艺结构映射的污水处理项目中进行源域训练，获得初始模型参数； 基于领域自适应迁移策略，将模型迁移至目标污水处理场景中，通过标签样本进行调整； 所述领域自适应迁移策略过程包括特征分布对齐、最大均值差异正则化与语义标签一致性约束。

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