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龙图腾网获悉北京瑞智德信息技术有限公司申请的专利一种基于大数据分析的智能数据挖掘平台及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：CN119961493B 。

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：202510449839.1，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权一种基于大数据分析的智能数据挖掘平台及方法是由金小筠;王志勃设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的智能数据挖掘平台及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据挖掘与智能分析技术领域，公开了一种基于大数据分析的智能数据挖掘平台及方法，包括：从数据源获取待处理数据，并进行预处理，生成用于数据挖掘的处理数据集；基于历史数据，构建元模型，预测最优挖掘算法；通过计算元模型的信心度，对元模型输出的预测结果进行不确定性分析，当信心度判断结果表明元模型预测结果不确定时，启动基于强化学习和差分进化的联合优化框架，进行超参数优化；将基于强化学习和差分进化的联合优化框架优化后的超参数反馈给元模型，选择最优的挖掘算法，并执行数据挖掘任务。提升了数据挖掘的精度和效率，还能够应对数据的不确定性和复杂性，在保证计算效率的同时，提供全局最优的解决方案。

本发明授权一种基于大数据分析的智能数据挖掘平台及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的智能数据挖掘方法，其特征在于，包括： 从电力公司的数据源获取待处理数据，并进行预处理，生成用于数据挖掘的处理数据集；所述待处理数据包括结构化数据、非结构化数据和时序数据；所述非结构化数据包括文本、图片和音频数据； 基于电力公司的历史数据，构建元模型，预测最优挖掘算法；所述历史数据为历史负荷数据、历史客户需求数据以及历史设备故障数据； 所述元模型包括，利用循环神经网络构建元模型，通过LSTM网络和电力公司的历史数据建立双通道架构，串联合并输出，获得最终的元模型预测结果；所述双通道架构包括：第一通道和第二通道；第一通道包括，将电力公司的历史数据输入到LSTM层，提取电力公司的历史数据特征和电力公司的历史数据的时序信息；第二通道包括，将历史模型快照输入到LSTM层，进行时序建模捕捉历史挖掘算法预测模型参数在不同训练阶段对任务表现的影响，记录和更新历史挖掘算法预测模型的每一组超参数设置及其在训练过程中表现出的特性，并且学习在历史挖掘算法预测任务的长期依赖关系； 通过计算元模型的信心度，对元模型输出的预测结果进行不确定性分析，当信心度判断结果表明元模型预测结果不确定时，启动基于强化学习和差分进化的联合优化框架，进行超参数优化；所述基于强化学习和差分进化的联合优化框架为建立强化学习-差分进化协同控制器，将强化学习的决策信息传递给差分进化算法，配置强化学习的策略； 将基于强化学习和差分进化的联合优化框架优化后的超参数反馈给元模型，选择最优的挖掘算法，并执行数据挖掘任务，以支持电力系统中的负荷预测、客户需求分析和设备故障检测智能化决策应用。

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