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龙图腾网获悉北京冠群信息技术股份有限公司申请的专利数据单位的智能转换方法和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：CN121412399B 。

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：202511985624.8，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权数据单位的智能转换方法和系统是由郭恒海;王慧婷;秦俊峰设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据单位的智能转换方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据转换处理技术领域，公开一种数据单位的智能转换方法和系统，方法基于OWL构建计量单位先验知识图谱，通过多策略融合的加权投票机制，从字段名称、元数据、数值分布与上下文关系中推理生成候选单位列表并计算置信度，进而将置信度最高的候选单位作为目标数据的原始单位本体，并根据数据单位先验知识图谱将目标数据自原始单位本体转换为目标单位本体，从而实现对目标数据的自动化单位转换；还基于图谱语义推理发现最优转换路径，支持复合单位的分解与组合转换，并在路径选择中引入精度损失成本进行优化；系统还集成增量学习机制，依据用户反馈持续优化识别规则与本体知识库，并通过多层质量监控实时评估转换准确性与异常状态。

本发明授权数据单位的智能转换方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种数据单位的智能转换方法，其特征在于，包括： 从数据源文本中识别待单位转换的目标数据，对所述目标数据进行上下文分析，得到所述目标数据对应的数据参考信息； 基于所述数据参考信息，利用数据单位先验知识图谱，确定所述目标数据对应的候选单位列表；所述数据单位先验知识图谱中的节点为单位本体，边为所述单位本体之间的转换关系；所述数据单位先验知识图谱基于OWL构建，包含单位类层次结构、对象属性、转换个体实例与语义规则，支持一致性校验与语义路径推理； 根据所述数据单位先验知识图谱，将所述目标数据自所述目标数据对应的原始单位本体转换为目标单位本体，所述目标单位本体与所述原始单位本体属于同一单位维度； 将多个已知单位本体转换为单位特征向量，所述单位特征向量由国际单位制的7个基本量纲、量纲指数和转换因子构成；将多个所述已知单位本体对应的单位特征向量，按照所述单位本体之间的转换关系，构建所述数据单位先验知识图谱； 单位特征向量可以采用如下表达式： 其中，为单位特征向量，为长度量纲的基本单位，为质量量纲的基本单位，为时间量纲的基本单位，为电流量纲的基本单位，为温度量纲的基本单位，为物质的量量纲的基本单位，为发光强度量纲的基本单位，为长度量纲的量纲指数，为质量量纲的量纲指数，为时间量纲的量纲指数，为电流量纲的量纲指数，为温度量纲的量纲指数，为物质的量量纲的量纲指数，为发光强度量纲的量纲指数； 所述根据所述数据单位先验知识图谱，将所述目标数据自所述原始单位本体转换为目标单位本体，包括：基于所述数据单位先验知识图谱，获取自所述原始单位本体转换至所述目标单位本体的至少一个候选路径；计算每个所述候选路径对应的转换路径成本；基于所述转换路径成本最低的所述候选路径，将所述原始单位本体转换为所述目标单位本体； 所述计算每个所述候选路径对应的转换路径成本，包括：基于所述数据单位先验知识图谱，获取所述候选路径中每条边对应的转换因子；针对每条边对应的所述转换因子，根据所述转换因子确定该条边对应的转换权重；根据所述候选路径中所有所述转换权重之和，确定所述转换路径成本； 采用如下公式将转换因子确定为转换权重： 或 其中，w为将Ui转换至Uj对应的转换权重，c为将Ui转换至Uj对应的转换因子； 从U1转换至Un的总转换因子可以表示为： 其中，为总转换因子，为U1转换至U2的转换因子，为U2转换至Un的转换因子，为Un-1转换至Un的转换因子； 以及，使用路径发现算法，计算每个所述候选路径对应的转换路径成本，其中，路径发现算法包括：转换路径成本基于转换公式的复杂性和精度损失估算；支持复合单位的分解与路径构建；提供语义一致性验证，确保转换路径的物理量相容性。

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