Alerta

GENERATING A FUZZY CAUSAL GRAPH USING AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEM

Resumen de: US20260320423A1

0000 A graph generation system for generating a fuzzy causal graph is described. The graph generation system uses artificial intelligence to ingest and interpret source documents, such as regulations and internal policies, to automatically generate the fuzzy causal graph. This fuzzy causal graph represents concepts as nodes and their influence on one another as directed edges, with each edge labeled with a fuzzy term to describe the influence's strength. The generated fuzzy causal graph is validated through deterministic tests to ensure accuracy and reliability. The validated fuzzy causal graph can be queried to understand complex dependencies or used to run simulations to evaluate the impact of potential changes.

一种基于全断面机械破岩的矿山井巷智能建设方法

Resumen de: CN122903837A

本发明公开了一种基于全断面机械破岩的矿山井巷智能建设方法，涉及工业控制技术领域，包括，对刀具综合健康度进行风险量化，生成风险修正因子，利用风险修正因子对空间分布特征及动态响应特征进行耦合风险映射，生成围岩稳定性指数；将围岩稳定性指数和刀具综合健康度输入预测控制模型，决策规划层进行协同权衡策略解析，控制执行层进行动态指令序列优化与物理约束耦合，输出协同控制指令集；根据协同控制指令集进行数字孪生仿真预测与多目标动态重构优化，生成优化控制指令集。本发明通过数字孪生仿真进行动态演化推演，并同步构建预测控制模型，提升整体工程的经济性和安全性。

基于模糊归纳策略与均衡搜索机制的作业车间调度方法和系统

Resumen de: CN122905267A

基于模糊归纳策略与均衡搜索机制的作业车间调度方法和系统，方法包括：基于待选工序数据的待选工序编码和构建的模糊次优搜索算法，生成作为主路径的调度策略和多条分支路径的候选调度策略；将候选调度策略作为基于增强邻域结构的均衡禁忌搜索算法的初始种群解进行局部搜索优化；设计关键块内部工件，向关键块外最近的外部工件进行前置或后置插入的移动机制，扩大禁忌搜索的邻域范围；基于随机概率控制的随机交叉操作进行父代基因提取，同时使用禁忌搜索递增系数调整禁忌搜索的迭代轮次；重复执行禁忌搜索、随机交叉操作和种群更新过程，直至达到预设最大迭代次数，输出当前种群中的最优个体作为作业车间调度方案。

基于云端模糊匹配的护理医嘱纠错与多终端实时校验方法

Resumen de: CN122907228A

本发明提供基于云端模糊匹配的护理医嘱纠错与多终端实时校验方法，涉及医疗信息化技术领域。本发明通过护理终端采集医嘱原始数据并上传云端，由云端校验上传医嘱数据并形成待校验医嘱数据；针对待校验医嘱数据的文本内容筛选候选标准术语并执行模糊匹配，产生文本纠错结果；以用药参数调用剂量频次规则，输出剂量频次校验结果；提取关联用药信息并调取患者信息，调用配伍规则库形成关联校验结果；再将文本纠错结果、剂量频次校验结果和关联校验结果映射为医嘱风险等级，生成终端控制动作并下发校验数据包，使护理终端执行医嘱纠错和权限控制。本发明有利于统一多终端医嘱校验并实时拦截隐性护理风险。

沙质河道水沙冲淤-防洪-生态综合风险量化评估方法及系统

Resumen de: CN122905421A

本发明公开了一种沙质河道水沙冲淤‑防洪‑生态综合风险量化评估方法及系统，首先划分评价单元，并构建包含水沙冲淤、防洪、生态三个维度的综合风险指标体系，涵盖河道输沙率、河道滩槽最大流速、栖息地适宜性指数等共计17项具体指标。接着，对指标进行标准化处理，并采用FAHP‑CRITIC主客观组合赋权法确定各指标权重。然后，通过线性加权求和计算各单元的综合风险度。最后，利用K‑均值聚类算法将风险度划分为低、中、高、极高四个等级，实现风险空间区划。本发明弥补了现有单一风险评估方法的不足，能够协同量化沙质河道的复合风险，为高风险河段识别与超前防护决策提供科学依据。

一种基于LSTM的脱硝喷氨总量与分区协同控制方法及系统

Resumen de: CN122894850A

本发明涉及一种基于LSTM的脱硝喷氨总量与分区协同控制方法及系统，属于烟气脱硝技术领域。包括步骤：采集选择性催化还原系统的入口烟气数据、出口各分区烟气数据和燃煤机组运行参数并构建特征向量；通过预训练的长短期记忆网络模型挖掘运行参数与入口氮氧化物浓度的非线性时序映射关系得到入口浓度预测值；将浓度预测值与当前出口浓度输入预设动态预测模型，利用模型预测控制算法求解约束优化问题得到总喷氨量指令并下发；在总喷氨量控制基准下，根据各分区出口浓度与平均值的偏差并结合氨逃逸约束，计算各分区喷氨调节阀开度调整增量进行分区调节。本发明克服了脱硝大迟延与强耦合，实现了总量稳定与分区精细调控。

基于(p,q)-阶线性丢番图模糊集的冷链评估方法

Resumen de: CN122905499A

本发明涉及服务质量评估技术领域，公开了基于(p,q)‑阶线性丢番图模糊集的冷链评估方法，包括确定候选方案集、评价准则集和决策专家集，获取决策专家给出的(p,q)‑阶线性丢番图模糊评价值并形成专家评估矩阵，基于专家评估矩阵确定专家权重，融合形成并归一化处理(p,q)‑阶线性丢番图模糊群体决策矩阵，确定准则客观权重、准则主观权重和准则整体权重，计算加权重要度、乘权重要度、相对折衷评估值、偏好顺序和整体效用等级，得到服务质量排序结果。本发明通过(p,q)‑阶线性丢番图模糊评价值表达专家评价信息，通过专家权重、准则整体权重和整体效用等级衔接评价过程，使候选方案排序结果具有明确的来源和依据。

融合多维参数补偿与模糊逻辑的储能电池动态均衡控制方法

Resumen de: CN122908366A

本发明公开了一种基于融合多维参数补偿与模糊逻辑的储能电池动态均衡控制方法，涉及储能电池控制技术领域。该方法包括：根据运行参数确定各个单体电池的荷电状态、健康状态、初始等效直流内阻与核心温度预测值；结合健康状态与核心温度预测值对初始等效直流内阻进行温度及老化补偿得到修正后的等效直流内阻，并结合运行参数构建等效均衡变量；以等效均衡变量与其均值的偏差及偏差变化率为输入，利用模糊控制规则解算各个单体电池的基准均衡占空比；根据健康状态、核心温度预测值与表面温度构建健康优先级指标对基准均衡占空比进行降额修正，输出均衡控制参数。本发明用以解决动态极化导致假均衡、控制基准失准及脆弱单体过热的问题。

一种基于临床实践指南的中医临床诊疗模型构建方法与临床辅助决策方法

Resumen de: CN122889322A

本发明涉及计算机应用技术领域，公开了一种基于临床实践指南的中医临床诊疗模型构建方法与临床辅助决策方法，其中中医临床诊疗模型的构建方法通过融合医学知识库与预设语言模型，构建具备因果关系的中医临床诊疗模型，有效克服了传统方法依赖专家经验导致的知识覆盖不全、更新滞后及主观偏差问题；临床辅助决策方法，通过引入临床诊疗场景及上下文信息对模型进行动态调整，能够有效抑制不相关节点的干扰，增强与当前病例匹配的节点及有向边的贡献，使模型更贴合实际临床情境；结合初始状态向量与有效推理子图进行迭代推理，提升了诊断的针对性与准确性。

基于模糊逻辑的低位水系统疏水消纳能力动态调节方法

Resumen de: CN122880820A

本发明公开了一种基于模糊逻辑的低位水系统疏水消纳能力动态调节方法。先同步采集液位参量与管道外壁声学信号，依据叶片偏转角度及流体流速解算涡流脱落特征频率，搭建动态陷波器滤除水力噪声并提取相变剧烈度指数；控制器依据该指数经非线性映射生成论域伸缩因子，动态压缩模糊论域后执行模糊推理，输出叶片目标偏转指令；伺服机构驱动叶片偏转使疏水流体产生旋流，利用离心力在管道内壁构建液相背压环以增大局部流动阻力，同时配合脉冲冷凝水喷射冷凝聚集的蒸汽泡，动作完成后重置声学检测回路进入下一轮循环。本发明依托声学前馈与变论域模糊控制协同调控，可自适应缓解疏水管道闪蒸汽化趋势并促进蒸汽冷凝回流，适配机组多变热工工况。

基于大模型智能体的交互式数据标注与模型训练方法

Resumen de: CN122885503A

本申请涉及人工智能的技术领域，公开一种基于大模型智能体的交互式数据标注与模型训练方法，该方法构建多级模糊综合评价的需求歧义度量化体系，通过熵权动态赋权识别多维度歧义，按贡献度分层主动澄清实现认知对齐；结合小样本交互式标注、自动化训练与主动引导式调优，搭配全链路上下文记忆，构建深度人机协同闭环，全流程本地部署保障数据安全。本发明提升了歧义识别深度与交互效率，降低了模型生产门槛与返工成本，缩短了模型迭代周期。

基于KL散度的配电网两阶段分布鲁棒协同规划方法、装置

Nº publicación: CN122887051A 09/10/2026

Solicitante:

湖南大学国网天津市电力公司

Resumen de: CN122887051A

本发明公开了一种基于KL散度的配电网两阶段分布鲁棒协同规划方法、装置，该方法包括：获取配电网的基础参数信息以及历史灾害数据信息；基于基础参数信息与历史灾害数据信息，构建配电网的灾前协同规划模型；构建基于KL散度的场景概率分布模糊集；建立包含外层投资决策层、中间层分布搜索层与内层运行优化层的两阶段分布鲁棒优化模型；采用迭代求解策略对两阶段分布鲁棒优化模型进行求解，获得最优的配电网协同规划方案。通过构建基于KL散度的场景概率分布模糊集与两阶段分布鲁棒优化模型，能够在兼顾规划方案经济性与鲁棒性的前提下，提升极端灾害下配电网的韧性水平，并保证模型的可求解性。