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龙图腾网获悉河南中信科大数据科技有限公司申请的专利一种人工智能数据管理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：CN118551293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202410601004.9，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种人工智能数据管理方法是由王培栋;王俊;王雪;曹斌设计研发完成，并于2024-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人工智能数据管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人工智能数据管理方法，涉及数据管理技术领域，包括部署环境传感器实时收集数据并获取非结构化数据；评估数据源影响力并计算数据信任度进行数据筛选；对筛选后的数据进行分类；进行环境预测和趋势分析；存储数据并进行备份。本发明综合利用结构化和非结构化数据，并引入创新的数据源影响力评分和信任度计算方法结合环境预测算法，能够实时收集并涵盖广泛的环境数据，确保数据的全面性和实时性，不仅提高了数据筛选的准确性，还确保了数据处理的科学性，使环境数据分析更加精准和高效，本发明不仅提高了环境监测和管理的效率，还为环境决策提供了更加可靠和科学的数据支持，对环境保护、公共健康和可持续发展具有重要的积极影响。

本发明授权一种人工智能数据管理方法在权利要求书中公布了：1.一种人工智能数据管理方法，其特征在于：包括，部署环境传感器实时收集数据并获取非结构化数据；评估数据源影响力并计算数据信任度进行数据筛选；对筛选后的数据进行分类；进行环境预测和趋势分析；存储数据并进行备份；所述部署环境传感器实时收集数据并获取非结构化数据为根据环境监测的目标选择不同类型的传感器，包括使用空气质量传感器中的粒子物质传感器监测PM2.5和PM10，水质监测传感器中的pH传感器和溶解氧传感器监测pH值和溶解氧，气象传感器中的温度、湿度、风速和风向传感器监测温度、湿度和风速，在关键位置部署传感器包括城市交通要道、工业区域和水源地实时收集环境数据并对数据进行预处理，获取非结构化数据为使用自然语言处理技术从新闻网站和环境论坛中获取空气质量、水污染和气候变化的相关内容，获取公式如下所示： 其中，Dn指获取的非结构化数据总和，NLPk指应用于第k个数据源的自然语言处理函数，Tk指第k个数据源的文本内容，Pk指针对于第k个数据源的特定参数，K是数据源的总数；将抓取的数据进行预处理后与传感器收集的结构化数据整合，形成全面的环境数据集，整合公式如下所示： 其中，I是最终形成的全面环境数据集，gDn指对非结构数据Dn的预处理函数，hSi指第i种传感器数据Si的预处理函数，指归一化函数，ai是调节参数，a，b是积分的上下限，代表数据处理的时间范围，dn表示在整个数据处理过程中非结构化数据的连续和逐步变化，n是索引；所述评估数据源影响力为使用网络分析，分析各个数据源之间的关联性包括分析空气污染物与健康问题报道之间的关联或水质变化与环境论坛中的公众反应之间的关系，基于数据源在过去的预测模型中的贡献度和数据源与关键环境事件之间的相关性对每个数据源进行影响力评分，影响力评分公式如下：Sk＝w1·Ck+w2·Rk+w3·Ak 其中，Sk是第k个数据源的影响力评分，Ck是第k个数据源在过去预测模型中的贡献度，Rk是第k个数据源与关键环境事件之间的相关性，Ak是第k个数据源与其他数据源之间的关联性评分，w1，w2，w3是权重系数，M是历史模型的数量，T是每个随机森林模型中树的总数，I指不纯度减少量，Dki指针对第k个数据源在第i个模型的特定数据，t是索引，Dkn是数据源Dk在第n个观测点的值，是数据源Dk的平均值，En是关键环境事件E在第n个观测点的值，是关键环境事件E的平均值，N是观测点的总数，n是索引，K是数据源的总数，NDk∩Dj是数据源Dk和Dj同时出现的次数，N是观测点的总数，NDk是数据源Dk出现的次数，j代表索引；对每个数据源的影响力评分Sk进行分析比较，根据评分结果对数据源进行优先级排序，在使用数据时优先考虑影响力评分高的关键数据源，设定判断阈值Θ：若Sk≥Θ，则为高影响力数据，说明这些数据对当前环境的理解和预测方面起着关键作用，则将数据作为环境分析和预测模型的主要输入；若SkΘ，则为低影响力数据，说明这些数据对当前环境的影响情况较小，则将这些数据作为辅助信息，支持主要分析，定期评估数据的影响力；所述进行环境预测和趋势分析为构建公式进行环境预测和趋势分析： 其中，Pt是时间t的环境预测值，α，γ，δ，∈是调节参数，n表示分类结果的总类别数，Cyt是第y类数据在时间t的值，βy是系数，表示第y类数据对预测值的影响，St是季节性调整因子，Pt-1是时间t-1的预测值，代表历史数据对当前预测的影响，Gt是非线性函数；将分类后的数据输入公式得出环境预测值后进行验证，比较预测结果与实际环境数据的一致性，根据验证结果调整公式中的参数，使用新收集的数据持续优化和校准预测模型，分析预测结果对环境、社会、经济和公共健康产生的影响，识别潜在的风险区域包括污染增加、资源短缺或生态系统破坏，基于预测结果，制定或调整环境管理策略和行动计划，实施决策后，持续监测环境变化和策略的效果，定期评估策略有效性，并根据新的数据和信息进行调整。

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