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龙图腾网获悉兰州交通大学申请的专利一种基于CBR的山区铁路隧道绿色施工决策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：CN120910119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511431542.9，技术领域涉及：G06F16/2457；该发明授权一种基于CBR的山区铁路隧道绿色施工决策方法是由郭海东;仝瑶;达卉莉;王雨禾;陈亮亮;高兴山设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CBR的山区铁路隧道绿色施工决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CBR的山区铁路隧道绿色施工决策方法，涉及施工决策领域，包括以下步骤：步骤1：整合洞口、洞身施工部位的场景属性体系，获取包括施工场景属性、属性值和绿色施工措施的案例表示，通过Rhino软件参数化生成三维场景；步骤2：针对因特殊地形或天气而判定为数据模糊或缺失的案例，基于标准完整度案例指标，评估案例在场景属性体系中的地质条件、环境敏感区、施工机械类型、能耗指标及材料运输路径参数的模糊度系数；设置模糊数据虚拟填充机制，基于特性标签匹配从完整案例中寻找最相似的数据进行虚拟替换，有效应对真实场景下的数据缺失与模糊，精准计算非完整特征案例间的相似度，而非简单抛弃特征缺失的案例。

本发明授权一种基于CBR的山区铁路隧道绿色施工决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CBR的山区铁路隧道绿色施工决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：整合洞口、洞身施工部位的场景属性体系，获取包括施工场景属性、属性值和绿色施工措施的案例表示，通过Rhino软件参数化生成三维场景； 步骤2：针对因特殊地形或天气而判定为数据模糊或缺失的案例，基于标准完整度案例指标，评估案例在场景属性体系中的地质条件、环境敏感区、施工机械类型、能耗指标及材料运输路径参数的模糊度系数，选取综合模糊度系数高于预设阈值的指标； 步骤3：提取选定指标下缺失数据的特性标签，与案例库中同类指标的完整特性标签匹配，通过模拟替换生成虚拟补充数据，临时存储至案例库并添加模糊标记； 步骤4：对案例库中数值型、类别型及布尔型异构特征执行混合编码，类别特征采用含缺失标记的One‑Hot编码，同时构建二进制掩码向量标识特征有效性； 步骤5：构建孪生神经网络结构，输入预处理后的特征向量，经3层全连接层、GELU激活函数、层归一化及Dropout层处理，输出L2归一化的嵌入向量； 步骤6：基于查询案例的掩码表示，筛选训练数据掩码向量中不存在独占特征的候选案例，计算查询案例与候选案例有效特征交集； 步骤7：计算查询案例与候选案例的嵌入向量欧氏距离，提取距离小于动态阈值的措施排序输出，经施工验证适用的新案例反馈至案例库，虚拟补充数据被替换后触发模型重训练； 所述步骤2中模糊度系数的评估过程为： 对目标指标，统计其在标准完整案例中必须包含的数据子项总数作为基准数量，计算当前案例中目标指标实际缺失的数据子项数量占基准数量的百分比，作为基础缺失率； 根据指标类型预设地质条件、环境敏感区、能耗指标、施工机械与运输路径权重； 将基础缺失率乘以对应指标的权重因子，生成加权缺失率，基于历史案例库统计，当目标指标缺失时关联指标的数据异常概率作为波动系数，最终模糊度系数=加权缺失率×1+波动系数。

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