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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司建设分公司申请的专利一种基于深度学习的工程监理数据管理方法及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：CN119647947B 。

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：202411690918.3，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于深度学习的工程监理数据管理方法及系统是由郭浩;王文祥;谢洪平;韩超;张春宁;朱磊;袁星;孙科;徐洪俊;范舟;孔硕颖;吴巍设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的工程监理数据管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及风险分析技术领域，具体为一种基于深度学习的工程监理数据管理方法及系统，包括以下步骤：获取工程项目数据集，根据所述工程项目数据集获取项目名称、地点、启动时间和监理团队信息，生成项目元数据档案，对所述项目元数据档案进行时间序列分析，识别关键时间节点，生成时间监控数据。本发明中，通过整合深度学习与图神经网络技术，提高了数据处理与风险预测的准确性。而通过图神经网络提取的图谱特征向量，实现了对各实体风险贡献的量化，使风险管理更加动态和实时，从而保障了监理过程的透明度和响应速度。

本发明授权一种基于深度学习的工程监理数据管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的工程监理数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取工程项目数据集，根据所述工程项目数据集获取项目名称、地点、启动时间和监理团队信息，生成项目元数据档案，对所述项目元数据档案进行时间序列分析，识别关键时间节点，生成时间监控数据； 对所述时间监控数据应用深度学习模型，分析文本中的监理法规、建设标准和安全规程，生成实体识别档案，利用所述实体识别档案细化实体之间的逻辑关系和相互作用，构建实体关系模型； 对实体关系模型运用图神经网络进行特征学习，提取实体间的交互特征和风险关联属性，生成图谱特征向量，根据所述图谱特征向量判断每个实体对工程风险的贡献，建立风险评估模型； 将风险评估模型的输出与行业标准进行比较，计算每个实体的风险偏差，确定监理风险等级，根据所述监理风险等级调整知识图谱以反映当前的监理数据和风险关系，生成更新后的监理图谱； 所述实体识别档案的获取步骤为： 利用深度学习模型处理所述时间监控数据，提取与监理法规、建设标准和安全规程关联的文本内容，生成文本特征向量集合； 根据所述文本特征向量集合，执行实体识别并计算实体匹配得分，计算公式为： 其中，Em代表文本中的实体匹配得分，αk为特征权重，sk为第k个文本特征的得分，K为特征总数； 基于所述实体匹配得分，整理并形成实体识别档案； 所述实体关系模型的获取步骤为： 从所述实体识别档案中提取已标识的实体，形成实体列表； 分析所述实体列表中每个实体的出现频率和上下文依赖关系，识别实体之间的交互模式； 根据所述交互模式，构建实体关系模型，映射和记录实体之间的逻辑关系和相互作用； 所述图谱特征向量的获取步骤为： 将所述实体关系模型输入到图神经网络中进行特征学习； 执行所述图神经网络的前向传播和特征提取流程，计算每个实体节点的邻域聚合信息，计算公式为： 其中，Fi代表节点i的聚合特征向量，Ni表示节点i的邻接节点集，fj为邻接节点j的特征向量，W为转换矩阵； 基于所述聚合特征向量，通过网络的最后一层进行实体间交互特征和风险关联属性的提取，生成每个实体的图谱特征向量。

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