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龙图腾网获悉广州市神州联保科技有限公司申请的专利基于语义分析与多源数据融合的工单费用预测方法和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：CN120746208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511194631.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于语义分析与多源数据融合的工单费用预测方法和系统是由王成彪;谢云昌;余磊设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义分析与多源数据融合的工单费用预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于语义分析与多源数据融合的工单费用预测方法，属于人工智能的技术领域。方法包括：获取故障文本描述、设备参数、历史维修记录、备件库存信息及环境数据；通过BERT‑base模型和注意力机制提取故障语义特征向量；融合语义特征与标准化结构化数据构建多源特征矩阵；采用神经网络级联模型预测工单费用；根据预测值生成维修资源配置策略。本发明解决了传统工单费用预测中文本信息利用率低、多源数据协同不足的技术问题，显著提升预测精度与维修资源配置效率。

本发明授权基于语义分析与多源数据融合的工单费用预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于语义分析与多源数据融合的工单费用预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取工单数据，所述工单数据包括故障描述文本信息以及与工单相关联的多源数据，所述多源数据至少包括设备运行数据、历史工单记录数据和现场环境数据； 对所述故障描述文本信息进行语义分析处理，利用自然语言处理技术对故障描述文本进行分词、词性标注和命名实体识别，提取出故障关键词和关键短语；根据预设的故障语义知识库，对提取的故障关键词和关键短语进行语义匹配和归类，确定故障类型及其对应的故障语义特征向量； 对设备运行数据、历史工单记录数据和现场环境数据进行特征提取，随后将提取到的设备运行状态特征参数、历史工单特征数据和现场环境特征参数进行融合，构建多源数据融合特征向量； 融合所述故障语义特征向量与多源数据融合特征向量，构建多源融合特征矩阵，得到完整的工单特征输入向量； 将所述工单特征输入向量输入至预训练好的费用预测模型中，得到当前工单的费用预测结果，并根据所述费用预测结果生成对应的维修资源配置建议； 所述费用预测模型为神经网络级联模型，通过构建异常评分函数判断设备是否需要维修，所述异常评分函数定义如下： ， 其中，表示设备i的异常评分，表示设备i的变量的风险放大系数，用于强化突变过程的影响，T表示设备i的运行周期，表示设备i故障的文本语义特征状态变量的二阶时间差分，即变化的加速度，表示时间； 判断当前状态是否为异常的步骤包括： 当所述异常评分大于预设阈值时，则当前状态将被标记为异常； 当所述异常评分小于预设阈值时，则当前状态将被标记为正常。

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