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龙图腾网获悉安徽新兰台智能科技有限公司申请的专利基于AI的档案数字化全流程管控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：CN121349976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511507067.9，技术领域涉及：G06F16/16；该发明授权基于AI的档案数字化全流程管控方法是由朱秀纪;朱子楠设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的档案数字化全流程管控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI的档案数字化全流程管控方法，包括如下步骤：采集档案图像数据与文本数据，构建原始档案数据集，生成初始目录集；构建档案目录模板集合，执行模板匹配与结构适配，生成初始结构识别结果；设定目录偏差与结构矛盾的分类规则，构建偏差规则库，执行规则扫描与节点对比，生成偏差矛盾标签序列；构建演化状态向量并输入至改进的GMN模型，依次经过结构引导单元、偏差感知单元、路径融合单元与节点演化单元，生成结构修复状态向量；执行结果更新与冲突重排，完成标准模板对齐与语义覆盖校验，生成最终结构识别结果。本发明提升了目录识别的结构完整性、语义一致性与自动修复能力，具备较强的适应性与智能化水平。

本发明授权基于AI的档案数字化全流程管控方法在权利要求书中公布了：1.基于AI的档案数字化全流程管控方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：采集档案图像数据与文本数据，构建原始档案数据集，生成初始目录集； 步骤二：构建档案目录模板集合，对所述初始目录集执行模板匹配与结构适配操作，生成初始结构识别结果； 步骤三：设定目录偏差与结构矛盾的分类规则，构建偏差规则库；所述偏差规则库包括字段偏移规则、层级冲突规则、顺序跳跃规则与路径歧义规则； 步骤四：基于所述偏差规则库对所述初始结构识别结果执行规则扫描与节点对比，生成偏差矛盾标签序列； 步骤五：基于所述初始结构识别结果与偏差矛盾标签序列，构建演化状态向量； 步骤六：将所述演化状态向量输入至改进的GMN模型，输出结构修复状态向量；所述改进的GMN模型包括结构引导单元、偏差感知单元、路径融合单元与节点演化单元； 通过结构引导单元接收结构映射向量与目录模板中的标准路径编号、标准层级编号及标准字段编号信息，构建结构图谱对齐矩阵，标识字段之间的初始结构对应关系； 通过偏差感知单元接收偏差强度向量与字段顺序关系，结合结构图谱对齐矩阵，执行多维偏差注意力计算，生成节点偏差响应矩阵； 通过路径融合单元接收矛盾路径向量，构建字段间路径冲突图结构，结合节点偏差响应矩阵执行路径融合计算，生成图注意力融合结果； 通过节点演化单元基于结构图谱对齐矩阵、图注意力融合结果与语义权重矩阵，执行节点状态更新操作，输出结构修复状态向量；所述结构修复状态向量包括字段推荐位置编号、路径修正建议与结构演化置信度参数； 步骤七：基于所述结构修复状态向量执行结果更新与冲突重排，生成修正结构结果；对所述修正结构结果执行标准模板对齐与语义覆盖校验，生成最终结构识别结果。

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