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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种产线配置结构图的识别匹配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：CN116467491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310413638.7，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种产线配置结构图的识别匹配方法是由郭继蔚;冷杰武;朱晓峰;徐才宇;苏泓晔;刘强设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种产线配置结构图的识别匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种产线配置结构图的识别匹配方法，包括：企业在进行产线设备供应商的选择决策时，将企业所要搭建的个性化产线以及相应的功能通过产线配置结构图即查询子图的方式呈现出来。且出于生产运输便利性的原因，图中相连的各个产线设备供应商节点需具备合作关系，如此一来便能构建出一个功能清晰，供需关系明确的产线配置结构图。然后将此产线配置结构图与制造企业社群现有的产线设备供应商数据库进行识别匹配，从而得到多个可能的结果匹配子图，供企业进行下一步精确决策，如此可以排除大部分决策干扰因素，提高决策效率。

本发明授权一种产线配置结构图的识别匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种产线配置结构图的识别匹配方法，其特征在于，包括： 将需求方提出的查询需求转化为查询子图，该查询子图表示企业需要搭建的产线； 将查询子图表示为因子图； 构建企业产线与产线设备供应商之间的匹配模型； 利用因子图和置信传播算法求解匹配模型，从而从包含企业现有的产线设备供应商数据库的数据网络中找出匹配结果，即匹配子图； 将匹配子图转化为以文字描述的查询结果； 构建企业产线与产线设备供应商之间的匹配模型，包括： 通过最大化边缘概率来找到映射；LBP算法可发现边缘概率以实现映射的联合概率分布的最大化： 1-1 式中： 表示联合概率分布最大化时的映射向量；表示映射向量，即数据网络中与查询子图中节点相对应的节点子集；表示以数据网络为条件的映射的联合概率分布；表示数据网络； 其中，联合概率分布，即匹配目标函数表示为： 1-2 式中： 表示标准化因子；表示映射向量，即数据网络中与查询子图中节点相对应的节点子集；表示映射向量中的一个元素；表示节点的变量取值；表示数据网络中与相邻的节点的变量取值；表示个体匹配相似性关系函数；表示节点间的双向依赖关系函数； 由于映射变量的结构差异，匹配目标函数1-2不能直接应用于LBP算法的消息传递，为此将离散映射向量替换为0-1映射矩阵；如果，则；否则，； 匹配目标函数转化得： ， 式中： 表示标准化因子；表示查询子图中节点的属性向量；表示数据网络中的节点的属性向量；表示查询子图中边的属性向量；表示数据网络中边的属性向量；表示在查询节点的条件下数据节点出现的条件概率分布；表示在查询边的条件下映射边出现的条件概率分布；表示映射矩阵；表示映射矩阵中的一个元素；表示查询子图中的任意一个节点；表示数据网络中的任意一个节点； 数据网络中边的属性表示语义关系、时间和空间依赖性、交互和影响关系，而节点的属性代表元数据、状态和语义信息； 为了将式1-3中对数域的积操作转化为和操作以简化计算，把匹配目标函数取对数，将其转化为： 1-4 1-5 1-6 式中： 表示匹配度函数；表示查询节点与数据节点之间的语义相似性函数；表示查询边与数据边之间的语义相似性函数；表示查询子图中的任意一条边；表示数据网络中的任意一条边。

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