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龙图腾网获悉中国国家铁路集团有限公司;北京交通大学;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所申请的专利自动铁路网络数据风险等级分类方法和装置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：CN117312914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202311229285.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权自动铁路网络数据风险等级分类方法和装置是由姚洪磊;王瑞民;朱广劼;魏长水;王健;刘旭;商婧;李琪;司群;杨轶杰;傅一馨;张骁;付晓丹;卫婧;周泽岩;王张超;祝咏升;王佳宁设计研发完成，并于2023-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动铁路网络数据风险等级分类方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种自动铁路网络数据风险等级分类方法和装置，其中方法包括：基于铁路网络数据中各个数据样本的数据重要等级、数据生命周期所处阶段、风险类型和风险影响程度，确定各个数据样本的有序属性和无序属性；基于各个数据样本的有序属性和无序属性，对各个数据样本进行K均值聚类，得到多个初始类簇；基于各个初始类簇的簇中心，以及各个初始类簇中各个数据样本对应的高斯分布，对各个数据样本进行高斯混合聚类，得到铁路网络数据对应的多个类簇；基于各个类簇中各个数据样本的数据重要等级和风险影响程度，确定各个类簇的数据风险等级。本申请提供的方法和装置，提高了对铁路网络数据进行风险等级分类的有效性和准确性。

本发明授权自动铁路网络数据风险等级分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种自动铁路网络数据风险等级分类方法，其特征在于，包括： 基于铁路网络数据中各个数据样本的数据重要等级、数据生命周期所处阶段、风险类型和风险影响程度，确定各个数据样本的有序属性和无序属性； 基于各个数据样本的有序属性和无序属性，对各个数据样本进行K均值聚类，得到多个初始类簇； 基于各个初始类簇的簇中心，以及各个初始类簇中各个数据样本对应的高斯分布，对各个数据样本进行高斯混合聚类，得到所述铁路网络数据对应的多个类簇； 基于各个类簇中各个数据样本的数据重要等级和风险影响程度，确定各个类簇的数据风险等级； 所述基于各个数据样本的有序属性和无序属性，对各个数据样本进行K均值聚类，得到多个初始类簇，包括： 基于各个数据样本之间的欧式距离，对各个数据样本进行第一K均值聚类，确定各个数据样本的初始标签； 基于各个数据样本之间的欧式距离和值差度量距离，对各个数据样本进行第二K均值聚类，得到多个初始类簇，以及各个初始类簇的簇中心； 其中，各个数据样本之间的欧式距离是基于各个数据样本的有序属性确定的；各个数据样本之间的值差度量距离是基于各个数据样本的无序属性和初始标签确定的。

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国家铁路集团有限公司;北京交通大学;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所，其通讯地址为：100844 北京市海淀区复兴路10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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