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龙图腾网获悉江苏国信数智服务有限公司申请的专利基于AI匹配与时空图谱联动的定位系统及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：CN121071750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511613394.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于AI匹配与时空图谱联动的定位系统及方法是由魏新艳;魏文俊;周蓉蓉;张继栋;钱强设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI匹配与时空图谱联动的定位系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI匹配与时空图谱联动的定位系统及方法，属于数据处理技术领域，其技术方案要点是包括：获取船舶数据、航行数据和电厂数据；基于航行数据得到每个船舶的基准行为库；根据船舶数据和电厂数据通过NER模型得到电厂坐标映射表；基于航行数据通过稀疏编码得到每个船舶对应的行为片段；基于每个船舶对应的行为片段和基准行为库中每个行为片段的相似度得到异常状态表；根据异常状态表和电厂坐标映射表，通过时空图谱得到异常态势表；基于异常态势表得到分级预警指令，本发明基于NER模型与时空图谱联动技术，实现了船舶与电厂的精准匹配和异常关联主体的定位，提高了定位可靠性、异常诊断精准性并降低了预警的误报率。

本发明授权基于AI匹配与时空图谱联动的定位系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI匹配与时空图谱联动的定位方法，其特征在于，包括： 获取船舶数据、航行数据和电厂数据； 基于所述航行数据通过字典学习算法得到每个船舶的基准行为库； 根据所述船舶数据和电厂数据通过NER模型得到电厂坐标映射表； 基于所述航行数据通过稀疏编码得到每个船舶对应的行为片段； 基于所述每个船舶对应的行为片段和基准行为库中每个行为片段的相似度，得到所述每个船舶的异常状态表； 根据所述每个船舶的异常状态表和电厂坐标映射表，通过时空图谱得到每个船舶的异常态势表，所述异常态势表包括异常编号、异常原因、关联船舶以及关联电厂； 基于所述每个船舶的异常态势表得到分级预警指令； 其中，所述基于所述航行数据通过字典学习算法得到每个船舶的基准行为库，包括： 基于所述航行数据得到历史航行轨迹数据，通过自动分割算法得到历史航行轨迹数据中的曲率突变点和速度变化率突变点，根据所述曲率突变点和速度变化率突变点以相邻突变点间的轨迹段作为每个船舶的初始基准行为片段； 基于所述每个船舶的初始基准行为片段通过行为质量评估算法得到每个船舶的候选基准行为片段； 基于所述每个船舶的候选基准行为片段，通过K-SVD字典学习算法得到每个船舶的基准行为片段及其对应的稀疏特征向量； 基于所述每个船舶的基准行为片段及其对应的稀疏特征向量，结合正常航行参数阈值通过整合得到每个船舶的基准行为库，所述正常航行参数阈值通过历史航行轨迹数据确定； 其中，所述根据所述每个船舶的异常状态表和电厂坐标映射表，通过时空图谱得到每个船舶的异常态势表，包括： 基于所述每个船舶的异常状态表和航行数据，通过数据关联算法得到每个船舶的关联表； 基于所述每个船舶的关联表通过时空邻近算法计算得到船舶间的时空邻近度与异常状态相似度，通过加权求和得到边权重，以船舶为节点、边权重为连接关系构建船舶时空图谱； 基于所述船舶时空图谱和航行数据得到每个船舶的异常态势表； 其中，所述基于所述船舶时空图谱和航行数据得到每个船舶的异常态势表，包括： 基于所述船舶时空图谱和航行数据确定异常源头船舶，并获取所述异常源头船舶的异常编号和异常原因，所述异常编号通过船舶数据得到，所述异常原因通过所述异常状态表得到； 基于所述船舶时空图谱和异常编号，通过关联节点得到关联船舶； 基于所述异常源头船舶、关联船舶和电厂坐标映射表得到关联电厂； 基于所述异常编号、异常原因、关联船舶和关联电厂，得到每个船舶的异常态势表。

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