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龙图腾网获悉济宁蜗牛软件科技有限公司申请的专利基于语义分析的国土空间规划多源异构数据智能集成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：CN120336940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510837539.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于语义分析的国土空间规划多源异构数据智能集成系统是由杨宏阁;王培龙;郝亚丽设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义分析的国土空间规划多源异构数据智能集成系统在说明书摘要公布了：本发明涉及国土空间规划的多源异构数据融合技术领域，具体公开了基于语义分析的国土空间规划多源异构数据智能集成系统，系统包括数据采集与识别模块、语义密度均衡度分析模块、边界模糊传染性分析模块、综合可靠性评估模块及语义校准反馈模块，通过引入语义密度均衡度与边界模糊传染性两个核心评估维度，从语义分布的整体均衡性与局部边界稳定性出发，精准识别多源数据中的语义冲突与渗漏问题，结合深度学习模型进行可靠性评估，并利用知识图谱推理与迁移学习实现语义动态校准，形成闭环反馈机制。

本发明授权基于语义分析的国土空间规划多源异构数据智能集成系统在权利要求书中公布了：1.基于语义分析的国土空间规划多源异构数据智能集成系统，其特征在于，包括： 数据采集与识别模块，所述数据采集与识别模块用于获取国土空间规划数据，并识别并选取语义密度均衡度与边界模糊传染性作为核心评估维度； 语义密度均衡度分析模块，所述语义密度均衡度分析模块通过计算各数据源在统一语义框架下的信息熵差异，生成语义密度均衡度异常特征值，用于评估不同分类体系的信息分布离散程度,具体包括： 根据识别选取语义密度均衡度，通过计算各数据源在统一语义框架下的信息熵差异，计算语义密度均衡度异常特征值，判断语义密度均衡度异常特征值是否大于或等于预设阈值，若是，则不同分类体系的信息分布分散，若否，则不同分类体系的信息分布集中； 所述语义密度均衡度异常特征值的获取过程为： 将多源异构国土空间规划数据中的语义单元通过CLIP模型映射到统一语义表示空间，实现跨模态语义对齐；随后采用核密度估计方法结合高斯核函数与基于强化学习的动态带宽选择策略，对各数据源的语义分布进行局部密度建模；基于局部密度函数构建概率分布并计算信息熵；同时构建语义关系图谱，利用图注意力网络对不同数据源之间的语义相似性进行加权建模，并在此基础上改进Kullback-Leibler散度的计算方式，评估数据源间的语义分布偏离度；最终结合信息熵与KL散度构建语义密度均衡度异常评分函数，输出语义密度均衡度异常特征值； 所述改进Kullback-Leibler散度的计算方式，具体的改进计算表达式为：；其中，表示从数据源到数据源的Kullback-Leibler散度，表示在样本点处，数据源和之间的语义权重因子，表示在样本点处，数据源的概率密度函数值，表示数据源的概率密度函数值，和表示两个不同数据源，表示数据源样本点； 边界模糊传染性分析模块，所述边界模糊传染性分析模块通过分析边界模糊区的语义梯度变化，计算其对相邻数据区域的语义污染半径，生成边界模糊传染性特征值，用于评估数据国土空间规划数据是否存在语义渗漏现象，具体包括： 根据识别提取的边界模糊传染性，通过分析边界模糊区的语义梯度变化，计算其对相邻数据区域的语义污染半径，生成边界模糊传染性特征值，判断边界模糊传染性特征值是否大于等于预设阈值，若是，则国土空间规划数据存在语义渗漏现象，若否，则国土空间规划数据不存在语义渗漏现象； 所述边界模糊传染性特征值的获取过程为： 首先通过语义分割模型识别不同地类之间的边界区域，并将其定义为语义模糊区；在模糊区内计算相邻地类之间的语义相似度梯度变化率，采用滑动窗口法提取局部语义梯度方向与幅值；基于梯度变化建立语义污染传播模型，模拟语义渗漏影响范围，并通过扩散方程求解语义污染半径；最终结合污染半径与语义相似度下降速率，构建边界模糊传染性评分函数，生成边界模糊传染性特征值； 综合可靠性评估模块，所述综合可靠性评估模块将语义密度均衡度异常特征值与边界模糊传染性特征值构建综合可靠性评估向量，并输入至深度学习模型中进行分析，根据分析结果，将国土空间规划数据划分为可靠数据与不可靠数据； 语义校准反馈模块，所述语义校准反馈模块基于不可靠数据，对国土空间规划数据进行校准。

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