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龙图腾网恭喜恒辉信达技术有限公司申请的专利全数据AI管控系统的自适应模型更新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：CN119247788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411765096.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权全数据AI管控系统的自适应模型更新方法是由唐圣潘;关涛;王凯;胡兵兵;何旭设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本全数据AI管控系统的自适应模型更新方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机系统技术领域，更进一步地，涉及全数据AI管控系统的自适应模型更新方法。它包括以下步骤：步骤1：获取系统的原始数据，对原始数据进行张量分解，提取时空特征，得到特征张量；通过涡度场和非线性函数的相互作用，将特征张量投射到一个非线性动力学空间中，得到映射结果；步骤2：对映射结果进行特征流的动态演化，得到演化结果；输出预测模型输出；计算系统的熵增率；步骤3：根据熵增率，计算系统的反馈修正值；根据反馈修正值，进行系统的自适应模型更新。通过本发明的自适应反馈机制，系统能够在复杂多变的环境中实现高效、实时的动态调整，显著提高了系统的预测准确性和稳定性。

本发明授权全数据AI管控系统的自适应模型更新方法在权利要求书中公布了：1.全数据AI管控系统的自适应模型更新方法，其特征在于，它包括以下步骤：步骤1：获取系统的原始数据，对原始数据进行张量分解，提取时空特征，得到特征张量；通过涡度场和非线性函数的相互作用，将特征张量投射到一个非线性动力学空间中，得到映射结果；步骤2：对映射结果进行特征流的动态演化，得到演化结果；将演化结果输入预设的预测模型，输出预测模型输出；根据预测模型输出，计算系统的熵增率；步骤3：根据熵增率，计算系统的反馈修正值；根据反馈修正值，进行系统的自适应模型更新，并计算系统的整体稳定性，当系统的整体稳定性低于设定的阈值时，发出预警；步骤1中，使用如下公式，对原始数据进行张量分解： ；其中，为原始数据；和分别表示原始数据在第维度上相对应的一对特征基向量；表示对分解秩的求和操作，代表张量分解的秩，即张量分解的层数；表示原始数据的特征维度；和均为整数下标索引；表示对第维特征曲线的封闭路径积分；表示第维度上的特征曲线，用于捕捉在该维度上数据的变化；表示原始数据的第维特征向量的二阶时间导数；是原始数据沿第维的特征向量；为时间尺度因子，为第维度的时间衰减因子，为时间差；表示向量的张量积操作；为曲线积分微元，表示在第维特征曲线上进行积分的微小单元。

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