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龙图腾网获悉中国铁路西安局集团有限公司;中国国家铁路集团有限公司申请的专利基于寿命周期预测的铁路知识图谱数据更新频率评估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：CN120011378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510112645.2，技术领域涉及：G06F16/23；该发明授权基于寿命周期预测的铁路知识图谱数据更新频率评估方法是由田立军;吕岳;马骏;马玲;王震华;曹逸斐;党小刚;孙建;王宏昌;谢蛟;田萌;张建国;邓辉;路海轲;周子威设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于寿命周期预测的铁路知识图谱数据更新频率评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及知识图谱管理技术领域，具体涉及一种基于寿命周期预测的铁路知识图谱数据更新频率评估方法。方法包括：根据监测数据子序列集合中的各监测数据子序列得到各铁路设施类别对应的各监测数据序列子集合的目标重要程度值，根据各监测数据序列子集合的目标重要程度值得到各铁路设施对应的监测数据序列集合中的各监测数据序列对应的权重值；根据各监测数据序列对应的权重值得到各铁路设施对应的预测剩余寿命，并根据各铁路设施对应的预测剩余寿命得到各铁路设施对应的未来更新频率。本发明不仅能够降低对铁路知识图谱进行更新时的资源消耗，还能保证铁路管理的高效性和准确性。

本发明授权基于寿命周期预测的铁路知识图谱数据更新频率评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于寿命周期预测的铁路知识图谱数据更新频率评估方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 获取铁路知识图谱对应的铁路设施类别集合中的各铁路设施类别中的各铁路设施对应的监测数据序列集合、所述监测数据序列集合中的各监测数据序列对应的监测时间段和所述各监测数据序列对应的标记值，标记值相同的所有监测数据序列中的监测数据的类型相同； 根据所述各监测数据序列对应的标记值，得到所述各铁路设施类别对应的各监测数据序列子集合；根据所述监测数据序列子集合中的各监测数据序列以及所述各监测数据序列对应的监测时间段，得到所述各监测数据序列子集合中的各监测数据序列对应的监测数据子序列集合； 根据所述监测数据子序列集合中的各监测数据子序列，得到所述各铁路设施类别对应的各监测数据序列子集合的目标重要程度值； 根据所述各监测数据序列子集合的目标重要程度值，得到所述各铁路设施对应的监测数据序列集合中的各监测数据序列对应的权重值； 根据所述各监测数据序列对应的权重值，得到所述各铁路设施对应的预测剩余寿命，并根据所述各铁路设施对应的预测剩余寿命，得到所述各铁路设施对应的未来更新频率； 得到所述各铁路设施类别对应的各监测数据序列子集合的目标重要程度值的方法，包括： 针对于任一铁路设施类别B0对应的任一监测数据序列子集合C0：在所述监测数据序列子集合C0中的任选两个监测数据序列进行不重复的排列组合，得到所述监测数据序列子集合C0对应的所有监测数据序列组合，并获取得到所述监测数据序列子集合C0对应的各个监测数据序列组合对应的相关性表征值；将所述监测数据序列子集合C0对应的所有监测数据序列组合对应的相关性表征值的均值，记为所述监测数据序列子集合C0对应的初始重要程度值； 针对于所述铁路设施类别B0，将所述铁路设施类别B0对应的所有监测数据序列子集合对应的初始重要程度值的累加和，记为所述铁路设施类别B0对应的综合表征值，将所述铁路设施类别B0对应的各监测数据序列子集合对应的初始重要程度值与所述综合表征值的比值，记为对应监测数据序列子集合的目标重要程度值； 获取得到所述各个监测数据序列组合对应的相关性表征值的方法，包括： 针对于所述监测数据序列子集合C0对应的任一监测数据序列组合F： 将所述监测数据序列组合F中的两个监测数据序列分别记为所述监测数据序列组合F的第一监测数据序列和第二监测数据序列，所述第一监测数据序列对应的监测数据子序列集合中监测数据子序列的数量不大于所述第二监测数据序列对应的监测数据子序列集合中监测数据子序列的数量； 根据所述第一监测数据序列对应的监测数据子序列集合和所述第二监测数据序列对应的监测数据子序列集合，得到所述第一监测数据序列对应的监测数据子序列集合中的各监测数据子序列对应的监测数据子序列对，将所述第一监测数据序列对应的监测数据子序列集合中的所有监测数据子序列对应的监测数据子序列对均记为所述监测数据序列组合F对应的监测数据子序列对； 针对于所述监测数据序列组合F对应的任一监测数据子序列对G，将所述监测数据子序列对G中的两个监测数据子序列对应的监测子时间段，分别记为第一监测子时间段和第二监测子时间段，将所述第一监测子时间段中的起始时刻与所述第二监测子时间段中的起始时刻的差值绝对值记为所述监测数据子序列对G对应的时间差异值；将所述监测数据序列组合F对应的所有监测数据子序列对对应的时间差异值构建的集合，记为所述监测数据序列组合F对应的时间差异值集合，将所述时间差异值集合的信息熵的归一化值记为所述监测数据序列组合F对应的相关性表征值； 所述铁路知识图谱对应的铁路设施类别集合的获取方法，包括：将所述铁路知识图谱中的所有铁路设施构建的集合记为铁路设施集合，并统计得到所述铁路设施集合对应的所有铁路设施类别，将所述铁路设施集合对应的所有铁路设施类别构建的集合记为所述铁路知识图谱对应的铁路设施类别集合； 任一铁路设施a0对应的监测数据序列集合的获取方法，包括：在所述铁路设施a0对应的当前监测时间段中，获取得到所述铁路设施a0对应的所有监测数据，并将所述铁路设施a0对应的所有监测数据构建的集合记为所述铁路设施a0对应的监测数据集合，统计得到所述铁路设施a0对应的监测数据集合中的所有监测数据的类型，并均记为所述铁路设施a0对应的监测数据类型；在所述铁路设施a0对应的监测数据集合中，将相同监测数据类型的监测数据构建的序列记为所述铁路设施a0对应的监测数据序列，所述监测数据序列中的监测数据是按照采集时间的先后顺序排列的；将所述铁路设施a0对应的所有监测数据序列构建的集合记为所述铁路设施a0对应的监测数据序列集合。

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