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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利不完全信息下铁路事故关键信息补全与致因分析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：CN120013044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411839517.X，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权不完全信息下铁路事故关键信息补全与致因分析方法及系统是由马小平;王若瑾设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本不完全信息下铁路事故关键信息补全与致因分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种不完全信息下铁路事故关键信息补全与致因分析方法及系统，铁路事故分析与信息挖掘技术领域，首先，充分利用铁路事故报告，面向铁路系统的独特性质，构建了表征铁路事故场景信息的有向加权图。其次，提出了一种面向铁路事故场景信息特征的掩码图自动编码器，采用掩码策略和平衡分类与回归任务的加权损失函数进行铁路事故场景信息特征重构。最后，使用真实铁路事故数据带入模型，挖掘铁路事故原因分析的关键信息，并基于模型实现缺失要素节点的重建，利用重建的铁路事故场景信息图进行了铁路事故关键信息补全和事故原因分析。本发明为不完全信息下的铁路事故分析提供新的思路和数据基础，可有效提高铁路系统的可靠性和安全性。

本发明授权不完全信息下铁路事故关键信息补全与致因分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种不完全信息下铁路事故关键信息补全与致因分析方法，其特征在于，包括： 获取真实的铁路事故数据； 利用预先训练好的RS-GMAE模型，对铁路事故数据进行处理，挖掘铁路事故原因分析的关键信息；基于RS-GMAE模型实现缺失节点的重建，利用重建的铁路事故场景信息图进行铁路事故关键信息补全和事故原因分析； 其中，训练所述RS-GMAE模型，包括：提取结构化铁路事故报告数据，从事故致因角度分析，依据联邦铁路局事故致因分类方法，将所有事故致因进行分类；构建铁路事故场景信息图结构，使用最大互信息系数算法计算边权重，并基于关联系数均值偏差确定边的方向；构建图节点特征矩阵，针对不同数据形式的变量采取不同的方式进行映射，基于特征映射策略提取节点特征矩阵；构建面向铁路事故场景信息特征的掩码图自动编码器RS-GMAE，采用随机掩码策略，通过使用掩码标记随机选择一部分节点特征进行掩码；采用改进注意力网络作为编码器，融合边权重计算注意力系数，通过编码器获取节点特征向量矩阵编码后的高级特征表示，通过在高级特征中对应于缺失节点的位置使用另一个掩码标记应用掩码操作，采用图神经网络作为解码器，解码器的输出用于重建被遮蔽节点的输入特征；考虑图节点的数据形式，通过加权损失函数来直接重构每个被掩蔽节点的原始特征。

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