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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所;人民中科(济南)智能技术有限公司申请的专利一种轨道交通的数据处理方法、装置及设备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：CN114218396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202111440258.X，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种轨道交通的数据处理方法、装置及设备是由刘伟;胡卫明;李兵;原春锋;林泽锋;郭泽阔;王臣设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轨道交通的数据处理方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轨道交通的数据处理方法、装置及设备，该方法包括：获取待优化数据；根据预设的轨道交通知识图谱对所述待优化数据进行处理，得到待优化特征，所述知识图谱表征所述轨道交通不同维度的运行特征；根据得到的所述待优化特征，输出与所述待优化数据对应的场景相匹配的优化信息。通过上述方式，本发明优化了轨道交通数据处理的存储和处理方式，提高了轨道交通数据的利用率。

本发明授权一种轨道交通的数据处理方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种轨道交通的数据处理方法，其特征在于，所述方法仅由以下步骤组成： 获取待优化数据； 根据预设的轨道交通知识图谱对所述待优化数据进行处理，得到待优化特征，所述知识图谱表征所述轨道交通不同维度的运行特征； 根据得到的所述待优化特征，输出与所述待优化数据对应的场景相匹配的优化信息； 在获取待优化数据之前，还包括： 获取原始数据的字向量； 根据所述原始数据的字向量，获得所述字向量的第一语义特征； 根据所述第一语义特征获得所述字向量的第二语义特征，所述第二语义特征和所述第一语义特征分别从不同维度表征所述轨道交通的运行特征；若所述原始数据中包括所述待优化数据对应的目标原始数据，通过所述第一语义特征和第二语义特征的至少一个，以及所述目标原始数据优化网络参数，所述目标原始数据是指与所述待优化数据对应的训练标签； 根据所述第一语义特征和所述第二语义特征生成所述轨道交通知识图谱； 根据所述原始数据的字向量，获得所述字向量的第一语义特征，根据所述第一语义特征获得所述字向量的第二语义特征，包括： 调用双向GRU网络模型对所述原始数据的字向量进行处理，得到所述第一语义特征； 调用双向LSTM模型对所述第一语义特征进行处理，得到所述第二语义特征； 根据预设的轨道交通知识图谱对所述待优化数据进行处理，得到待优化特征，包括： 根据算法ot＝fVst+V′st′得到待优化特征ot，其中，f为激活函数，V为正向隐藏层的输出权重系数，st为第二时刻的正向隐藏层输出，t为第二时刻，V′为反向隐藏层的输出权重系数，st′为第二时刻的反向隐藏层输出； 所述轨道交通的数据处理方法同时还包括主动学习算法，能够主动地推断出一些标注请求，将一些经过筛选的数据提交给专家进行标注。

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