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龙图腾网获悉宁波弘泰水利信息科技有限公司申请的专利一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检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：CN120111079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510579222.1，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统是由梅传贵;巫晨煜;王新龙;陈翔;王璠;阮陈豪;曾旭;汪晟豪;朱泽希设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统在说明书摘要公布了：一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统，该系统包括感知采集层、建模仿真层、数据处理与决策支持层、通信层、交互可视化层；所述感知采集层通过摄像头和传感器获取水库及周边环境的图像视频数据、水位数据、雨量数据、温湿度数据；所述建模仿真层将实际的水库及周边环境映射为虚拟模型，并将感知采集层获取的数据导入到该虚拟模型中，通过数字孪生技术实现动态监控与分析；所述数据处理与决策支持层进行数据的处理、分析、挖掘以及提供决策支持；所述通信层负责系统的互联互通、远程控制和自动执行任务；所述交互可视化层提供操作界面和数据展示。

本发明授权一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统，其特征在于，该系统包括感知采集层、建模仿真层、数据处理与决策支持层、通信层、交互可视化层； 所述感知采集层通过摄像头和传感器获取水库及周边环境的图像视频数据、水位数据、雨量数据、温湿度数据； 所述建模仿真层将实际的水库及周边环境映射为虚拟模型，并将感知采集层获取的数据导入到该虚拟模型中，通过数字孪生技术实现动态监控与分析； 所述数据处理与决策支持层进行数据的处理、分析、挖掘以及提供决策支持； 所述通信层负责系统的互联互通、远程控制和自动执行任务； 所述交互可视化层提供操作界面和数据展示； 所述数据处理与决策支持层通过融合跨领域知识图谱，结合历史数据和实时数据，进行深度分析与智能决策，生成具有针对性、全局性的运维建议； 所述跨领域知识图谱通过以下方法进行融合： S10：跨领域知识图谱构建：根据待融合的多个领域，构建水利领域及其他相关领域的知识图谱，所述知识图谱包括实体、属性、关系及实例中的至少一种；通过数据挖掘、自然语言处理NLP、实体识别NER技术手段，从不同数据源中自动提取并构建领域知识图谱； S20：标准化接口设计：为保证跨领域数据和知识的互操作性，设计标准化的数据接口和交换协议，接口支持不同领域知识图谱之间的数据传输、访问和更新； S30：基于图神经网络和迁移学习构建跨领域图神经网络，对多领域图谱实体进行对齐和融合，构建跨领域的统一图谱； S40：引入区块链技术：采用区块链技术确保跨领域知识图谱的数据可信性、隐私保护与安全性； 所述知识图谱基于图神经网络和迁移学习进行融合，该融合方法包括以下步骤： S31：对于每个领域的图神经网络，通过图卷积网络GCN的更新规则来表示每一层的节点表示，如下： ； 其中： 表示第层的节点表示，即为初始的节点特征； 是归一化的邻接矩阵，包括自连接； 是第层的学习权重矩阵； 是激活函数，可使用线性整流函数ReLU； 在跨领域对齐的任务中，两个领域之间的图谱分别通过这种方式进行图卷积操作，得到两个图的节点表示； S32：两个领域定义为源领域A和目标领域B，在构建图卷积网络后，对源领域A进行预训练：在源领域A上训练一个GCN模型，使其学习到源领域的结构和实体特征表示，同时引入正则化策略，设源领域A的GCN训练损失为，源领域A的正则化项为，如下： ； 其中，是预训练损失函数，γ为超参数，用于平衡损失函数中的正则化项Ra和源领域的损失La； S33：将预训练模型迁移到目标领域B，引入对抗性训练机制，减少源领域和目标领域之间的分布差异，在目标领域B上同时进行微调和对抗训练：微调时，可固定源领域A的GCN网络结构，调整目标领域的节点特征和关系映射；设目标领域B的微调损失为，对抗性训练损失为，目标领域B的正则化项，训练过程的总损失可表示为： ； 其中，、是调节迁移学习的重要超参数，用于平衡微调和对抗性训练的损失，为对抗性训练损失； 对抗性训练的目标是通过最大化源领域和目标领域之间的相似性来实现迁移学习，通过对抗性损失函数来实现，如下所示： ； 其中： 是判别器； 是源领域和目标领域的节点表示； 是对抗损失。

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