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龙图腾网获悉北京理工大学出版社有限责任公司申请的专利一种基于人工智能的标准数字化建模与校验方法及其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：CN120409658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510908162.3，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权一种基于人工智能的标准数字化建模与校验方法及其系统是由孟睿;丛磊;陈俊武设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的标准数字化建模与校验方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的标准数字化建模与校验方法及其系统，通过多源API接口获取初始多源异构数据；利用BERT模型对文本数据进行语义识别，建立动态知识图谱；基于GNN图神经网络处理动态知识图谱的结构特征，利用Transformer捕获长程文本依赖，将动态知识图谱输入至混合神经网络模型中进行识别，利用蒙特卡洛Dropout方法量化预测置信度；基于识别结果选择最佳建模范式建立数字化模型，并利用训练好的GAN生成对抗网络对数字化模型生成测试用例，检测模型盲点。充分挖掘了数据之间的关联关系和语义信息，使得构建的数字化模型能够更真实地反映实际场景，大幅提高了模型的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于人工智能的标准数字化建模与校验方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的标准数字化建模与校验方法，其特征在于，所述标准数字化建模与校验方法包括以下步骤： 通过多源API接口获取多源异构数据，对所述多源异构数据进行数据预处理，得到初始多源异构数据； 利用ResNet网络对初始多源异构数据中的图像和视频帧进行特征提取，得到图像的视觉特征向量； 通过STN空间变换网络对图像进行几何变换，对不同视角、尺度下图像进行空间对齐，利用光流法对视频数据计算相邻帧之间的运动信息，结合时间序列特征优化空间语义对齐效果； 在空间语义对齐过程中建立图像和视频中物体的位置、形状和颜色的特征与语义概念的映射关系； 以空间语义对齐后的映射关系，结合语义识别后的文本数据中的实体、关系为基础构建动态知识图谱； 利用实体链接技术将文本中的实体与知识图谱中的节点进行匹配； 动态知识图谱的节点包括物体、人物、地点、事件、类别和属性，边表示实体之间的关系； 基于GNN图神经网络处理所述动态知识图谱的结构特征，利用Transformer捕获长程文本依赖，得到GNN-Transformer混合神经网络模型； 将所述动态知识图谱输入至所述GNN-Transformer混合神经网络模型中进行识别，利用蒙特卡洛Dropout方法量化预测置信度，得到识别结果； 基于识别结果选择最佳建模范式建立数字化模型，并利用训练好的GAN生成对抗网络对所述数字化模型生成测试用例，检测模型盲点。

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