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龙图腾网获悉山西晋云互联科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的行业模型有效管理方法及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：CN119691651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202411860573.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于人工智能的行业模型有效管理方法及系统是由王辉;张弘;赵起东;赵宇亨;闫晨辉;杜婧;郭锐捷;马文博设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的行业模型有效管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及模型监管的技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的行业模型有效管理方法及系统。该方法包括：获取历史行业模型以及历史行业数据，根据历史行业模型确定与历史行业数据对应的行业数据标准，判断历史行业数据是否符合行业数据标准，若符合，则对历史行业数据进行数据分析，得到校正表现数据，基于校正表现数据对行业数据标准进行更新，得到校正数据标准，根据校正表现数据以及校正数据标准对历史行业模型进行校正更新，得到校正行业模型。本申请提高了行业模型的监管效率。

本发明授权一种基于人工智能的行业模型有效管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的行业模型有效管理方法，其特征在于，包括： 获取历史行业模型以及历史行业数据，所述历史行业模型为基于所述历史行业数据训练得到的行业模型，所述历史行业数据为在历史周期内行业中不同生产监测设备所生成的数据； 根据所述历史行业模型确定与所述历史行业数据对应的行业数据标准，所述行业数据标准用于评判所述历史行业数据中是否存在不满足预设数据范围的异常表现数据； 判断所述历史行业数据是否符合所述行业数据标准，若符合，则对所述历史行业数据进行数据分析，得到校正表现数据； 所述对所述历史行业数据进行数据分析，得到校正表现数据，包括： 确定所述历史行业数据中是否存在实际异常反馈，若存在，则记录所述历史行业数据中发生实际异常反馈所对应的异常设备节点、异常设备数据以及与所述异常设备节点相对应的标准表现数据，所述标准表现数据为异常设备节点对应的设备在不同运行参数时应表现输出的运行数据； 将所述异常设备节点、异常设备数据以及所述标准表现数据按照时间序列进行信息规划，得到异常反馈矩阵； 基于所述异常反馈矩阵对所述标准表现数据校正分析，得到与所述异常设备节点相对应的校正表现数据； 所述基于所述异常反馈矩阵对所述标准表现数据校正分析，得到与所述异常设备节点相对应的校正表现数据，包括： 将所述异常设备节点、异常设备数据以及所述标准表现数据按照时间序列进行信息规划，得到异常反馈矩阵； 根据所述异常设备数据确定所述异常设备节点之间的设备关联关系； 基于所述设备关联关系以及所述时间序列对所述异常反馈矩阵中的数据进行数据重组，得到多组重组反馈矩阵； 对每组重组反馈矩阵中的异常设备数据进行数据异常根源分析，确定每组重组反馈矩阵中的主动异常设备以及被动异常设备，所述主动异常设备为所述重组反馈矩阵中按照所述时间序列首个出现数据异常的设备，所述被动异常设备为所述重组反馈矩阵中按照所述时间序列非首个出现数据异常的设备； 基于所述主动异常设备对应的异常数据对所述标准表现数据进行更新，得到与所述主动异常设备相对应的第一表现数据； 对所述被动异常设备进行独立异常检测，确定所述被动异常设备的异常起因是否为所述主动异常设备和或相邻所述异常设备所导致的异常，若不是，则对所述被动异常设备对应的异常数据对所述标准表现数据进行更新，得到与所述被动异常设备相对应的第二表现数据； 将每组重组反馈矩阵中的所述第一表现数据以及所述第二表现数据进行汇总，得到与所述异常设备节点相对应的校正表现数据； 基于所述校正表现数据对行业数据标准进行更新，得到校正数据标准； 根据所述校正表现数据以及所述校正数据标准对所述历史行业模型进行校正更新，得到校正行业模型。

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