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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京);中国特种设备检测研究院申请的专利一种基于扎根理论的特种设备质控数字化治理数据需求识别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：CN120387638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510474947.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于扎根理论的特种设备质控数字化治理数据需求识别方法是由郝素利;任崇宝;蓝麒;邢丽佳;郝婕;王成竹;谭明波;曹逻炜;邵珊珊;姚雪佳;王目凯;吕蓉蓉;孙夏令;路笃辉设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扎根理论的特种设备质控数字化治理数据需求识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于扎根理论的特种设备质控数字化治理数据需求识别方法，包括：获取特种设备质控相关数据；其中，所述特种设备质控相关数据包括：设计规范、制造日志、检验报告及运维记录；基于扎根理论三级编码技术，对所述特种设备质控相关数据进行文本分析，生成特征项列表；对所述特征项列表，进行特种设备质控需求关键词及关键词相关词汇提取，获取关键词相关词汇列表；对所述关键词相关词汇列表进行分类，并聚合不同类别的关键词及相关词汇，形成特种设备质控数据需求列表。本发明实现了对特种设备质控数据需求的精准识别与数字化管理。

本发明授权一种基于扎根理论的特种设备质控数字化治理数据需求识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扎根理论的特种设备质控数字化治理数据需求识别方法，其特征在于，包括： 获取特种设备质控相关数据；其中，所述特种设备质控相关数据包括：设计规范、制造日志、检验报告及运维记录； 基于扎根理论三级编码技术，对所述特种设备质控相关数据进行文本分析，生成特征项列表； 对所述特征项列表，进行特种设备质控需求关键词及关键词相关词汇提取，获取关键词相关词汇列表；包括： 基于所述特征项列表，通过改进的PageRank算法识别特种设备质控核心要点，获取特种设备质控需求关键词列表； 基于所述特种设备质控需求关键词列表，构建多模态关联图谱，应用TD3强化学习优化关联规则，获取关键词相关词汇列表；包括： 基于多模态关联图谱，构建GraphSAGE图神经网络模型，并计算边权重；其中，GraphSAGE图神经网络模型的节点特征包括：数据更新频率、风险等级、监管主体；边权重计算引入D-S证据理论合成公式； 设置TD3强化学习策略网络包括： 1图神经网络特征提取，使用GraphSAGE图神经网络模型对文本数据进行编码，提取每个节点的特征表示； 2强化学习环境构建，将图神经网络模型的输出特征作为强化学习环境的状态； 3TD3算法应用，使用TD3算法在强化学习环境中训练关键词选择策略；其中，TD3算法包括Actor网络和Critic网络，Actor网络根据图神经网络模型的特征输出选择关键词，Critic网络评估选择策略的好坏； 4优化与迭代，通过TD3算法的训练过程，不断优化关键词选择策略，直到收敛； 5关键词提取结果，使用训练好的模型从文本中提取关键词，获取关键词相关词汇列表； 对所述关键词相关词汇列表进行分类，并聚合不同类别的关键词及相关词汇，形成特种设备质控数据需求列表。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国矿业大学(北京);中国特种设备检测研究院，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路丁11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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