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龙图腾网获悉中水北方勘测设计研究有限责任公司申请的专利一种数字档案智能信息挖掘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：CN120353846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510445523.5，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种数字档案智能信息挖掘方法是由汤慧卿;李德昆;王颖;卢晓彤设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字档案智能信息挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数字档案智能信息挖掘方法，涉及档案信息处理技术领域，本发明通过一系列量化指标包括一致性指标、完整性指标、重要性指数及综合重要性指数来评估数据质量，这有效减少了人工筛选时的主观判断，使数据筛选过程更加客观可靠且科学，同时通过将量化指标与综合权重结合，以自动生成基于数据驱动的加权阈值，该加权阈值的应用不仅能够快速处理大规模的数据集，以减少对大量人力进行手动标注的需求，且能够有效筛选出优质数据集，并应用于后续深度学习模型的训练，以显著提升模型的输出精度和稳定性，确保能够得到更加准确的预测结果，并在基于此更加准确的预测结果的基础上，能够制定出更加科学合理的业务决策。

本发明授权一种数字档案智能信息挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种数字档案智能信息挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取待处理的数字档案数据集，并对数字档案数据集进行预处理，生成预处理后的数字档案数据集； 步骤S2、从经过预处理后的数字档案数据集中提取所有特征列，分别获取每个特征列中包含的所有数据点的一致性指标、完整性指标及每个数据点的重要性指数，并依据每个数据点的重要性指数得到所有数据点的综合重要性指数，根据一致性指标、完整性指标及综合重要性指数获取每个特征列中包含的所有数据点的综合权重； 步骤S3、依据一致性指标、完整性指标、重要性指数、综合权重及综合重要性指数，得到每个特征列中包含的所有数据点的加权阈值； 步骤S4、利用每个特征列中包含的所有数据点的加权阈值对每个特征列中包含的每个数据点的重要性指数进行判定，获取优质数据集； 步骤S5、利用优质数据集对深度学习模型进行训练，并根据训练完毕的深度学习模型对待处理的数字档案数据进行预测，得到预测结果，并根据预测结果制定业务决策； 所述获取每个特征列中包含的所有数据点的一致性指标，包括： 步骤S2a1、计算每个特征列中包含的所有数据点的均值，并基于均值计算每个数据点与均值的偏差平方； 步骤S2a2、基于每个数据点与均值的偏差平方，获取偏差平方的均值； 步骤S2a3、对偏差平方的均值进行开方处理，得到每个特征列中包含的所有数据点的标准差； 步骤S2a4、将每个特征列中包含的所有数据点的标准差转换为一致性得分，并对一致性得分执行标准化处理，得到每个特征列中包含的所有数据点的一致性指标 所述根据一致性指标、完整性指标及综合重要性指数获取每个特征列中包含的所有数据点的综合权重，包括： 步骤S2d1、依据综合重要性指数，对每个特征列中包含的所有数据点赋予初始权重； 步骤S2d2、根据每个特征列中包含的所有数据点的一致性指标、每个特征列中包含的所有数据点的完整性指标，得到每个特征列中包含的所有数据点的二次权重； 步骤S2d3、依据二次权重对初始权重进行调整，得到每个特征列中包含的所有数据点的综合权重； 所述加权阈值的计算公式为： ； 其中，Ti代表第i个特征列中包含的所有数据点的加权阈值；Ci代表第i个特征列中包含的所有数据点的一致性指标；代表第i个特征列中包含的所有数据点的完整性指标；Ei代表第i个特征列中包含的所有数据点的综合重要性指数；Oij代表第i个特征列中包含的第j个数据点的重要性指数；Wi代表第i个特征列中包含的所有数据点的综合权重；Ni代表第i个特征列中数据点的数量；α、β、γ、δ分别代表一致性指标的权重系数、完整性指标的权重系数、综合重要性指数的权重系数、重要性指数的权重系数。

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水北方勘测设计研究有限责任公司，其通讯地址为：300222 天津市河西区洞庭路60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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