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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利一种社区消防韧性智能量化评估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：CN120911774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511174748.8，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种社区消防韧性智能量化评估方法及系统是由赵金龙;孔鑫;李信江;龙祎设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社区消防韧性智能量化评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种社区消防韧性智能量化评估方法及系统，包括：收集社区火灾事故案例，结合社区消防韧性关键阶段，建立社区火灾事故文本数据库，识别社区消防韧性相关实体及相互关系；明确社区火灾事故知识图谱模式层，并建立知识图谱，归纳提取社区消防韧性影响因素；基于社区消防韧性特点改进TOPSIS方法，筛选关键影响因素，建立社区消防韧性评估指标体系，并构建韧性网络；结合参数学习和Delphi法，建立贝叶斯网络评估模型，进行因果推理和敏感性分析，量化评估社区消防韧性水平，识别社区消防韧性薄弱环节和关键影响指标，针对性提出提升策略。该方法及系统为决策部门强化消防安全治理、推动韧性可持续社区建设提供了实用工具。

本发明授权一种社区消防韧性智能量化评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种社区消防韧性智能量化评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1，收集社区火灾事故案例，结合社区消防韧性关键阶段，建立社区火灾事故文本数据库，识别社区消防韧性相关实体及其相互关系； 步骤S2，基于社区消防韧性实体及其关系，明确社区火灾事故知识图谱的模式层结构，建立社区火灾事故知识图谱，并归纳提取社区消防韧性影响因素；所述社区火灾事故知识图谱模式层包含基本信息层、韧性阶段层、事故致因层和影响因素层，用于描述所述社区火灾事故案例的组成要素及其逻辑关系； 步骤S3，基于社区消防韧性特点改进TOPSIS方法，对所述社区消防韧性影响因素进行量化分析，筛选关键影响因素，建立社区消防韧性评估指标体系，并构建社区消防韧性网络； 步骤S4，基于所述社区消防韧性网络，结合参数学习方法和Delphi法计算节点概率，建立社区消防韧性贝叶斯网络评估模型；所述参数学习方法基于所述社区火灾事故案例构建参数学习训练集，采用最大期望算法计算节点先验概率和条件概率；所述Delphi法采用问卷调查收集专家知识，采用解模糊和Noisy-MAX模型，补充参数学习中难以量化的节点概率； 步骤S5，利用所述社区消防韧性贝叶斯网络评估模型进行因果推理和敏感性分析，对社区消防韧性水平进行量化评估，并识别影响社区消防韧性薄弱环节和关键指标； 步骤S6，针对所述影响社区消防韧性薄弱环节和关键指标提出针对性社区消防韧性提升策略。

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