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EXTENSIBLE, AUDITABLE, FLEXIBLE ENTITY RELATIONSHIP MODEL FOR CENTRALIZED DATABASE

Resumen de: US20260329842A1

0000 The present disclosure relates to techniques for managing a centralized resource database that integrates data from multiple sources within a multi-entity system, enabling seamless data access, modification, and customization while preserving historical auditability. The disclosed techniques may involve an append-only centralized database maintained by a server endpoint, allowing entities including organizations, contributors, or other servers to update, and access data records inside the centralized database via APIs. The centralized database may support hybrid storage (using immutable attributes and JSON rows) and updates tailored for different entities without requiring frequent schema modifications. An integrated configuration entity may be used to track every update with time stamps and unique version identifiers, enabling version control and historical consistency. The disclosed techniques may further contribute to extensibility by enabling dynamic schema handling and custom attributes, auditability through version-tracked modifications and metadata logs, and flexibility by supporting various data formats while enabling seamless entity interactions.

SYSTEMS AND METHODS OF FACILITATING CONTROLLING ACCESS TO DATA

Resumen de: US20260330048A1

0000 The present disclosure provides a method of facilitating controlling access to data. Moreover, the method may include retrieving, using a storage device, an access control information associated with the data based on a provenance key. Accordingly, the method may include analyzing, using a processing device, the access control information and one or more permissions. Furthermore, the method may include determining, using the processing device, an access allowance associated with the data for an access request based on the analyzing of the access control information and the one or more permissions. Moreover, the method may include transmitting, using a communication device, at least a portion of the data to an entity

UEFI固件服务的模糊测试方法、设备、存储介质及程序产品

Resumen de: CN122947135A

本发明提供一种UEFI固件服务的模糊测试方法、设备、存储介质及程序产品，方法包括：将测试用例作为UEFI固件服务的输入，执行UEFI固件服务并监控执行过程和代码覆盖率；在执行过程中，监控内存读取指令的内存读取操作，识别内存读指令中两次从同一内存地址中读取测试输入的内存读指令，标记为双重读取指令；实时监控双重读取指令读取的测试输入的数据流，在传播到UEFI固件服务中安全敏感指令的情况下，将双重读取指令标记为双重抓取指令；在双重抓取指令执行前，对双重抓取指令读取的测试输入进行变异，并持续监控UEFI固件服务的执行状态和覆盖率信息，直到达到预设测试时间。能够解决传统的UEFI固件服务模糊测试方法无法检测双重抓取条件竞争漏洞的问题。

一种基于预测的中央空调抗扰柔性调控方法

Resumen de: CN122943450A

本发明提供一种基于预测的中央空调抗扰柔性调控方法，涉及楼宇建筑能源管理与电气自动控制领域，构建中央空调系统状态空间与功率非线性模型；基于非线性模型预测控制的功率参考基准规划；基于带遗忘因子递推最小二乘法的参数在线辨识；调控指令的非线性解耦与前馈转换；基于非线性扰动观测器DOB的外部强干扰主动估计；基于二维模糊逻辑的PID参数在线自适应整定；基于抗扰Smith预估的空调实时功率闭环控制。本发明在获取建筑柔性功率调控需求的前提下，对其进行非线性基准规划、时变参数辨识、强扰动主动补偿与纯滞后消除，对中央空调系统进行闭环调控，提高柔性功率跟踪的准确度与响应速度，协助建筑能源系统低碳稳定运行。

一种基于模糊-迁移随机配置网络的工业数据建模方法

Resumen de: CN122945404A

本发明提供了一种基于模糊‑迁移随机配置网络的工业数据建模方法，属于工业过程建模领域，包括：获取源域工业传感器历史数据集，通过模糊随机配置网络模型，得到冻结源域模型的模糊层参数、增强层参数、输出权重以及源域联合特征矩阵；获取新工况下的目标域传感器数据，采用粒度模糊域适应策略进行空间映射，得到映射后的模糊特征向量，结合冻结源域模型，并采用目标域迁移适配策略，将冻结源域模型的参数迁移至目标域，得到目标域模型，输入新工况下的实时传感器数据，输出未来时刻的工业数据预测值。本发明解决了现有工业过程建模方法难以同时兼顾强非线性拟合能力、模糊不确定性表征能力以及小样本工况漂移下难以适配的问题。

一种用药决策方法、电子设备、存储介质及系统

Resumen de: CN122950040A

本发明公开了一种用药决策方法、电子设备、计算机可读存储介质及用药决策系统。该方法包括：接收病症的证型信息；对证型信息进行特征提取，构建证型特征向量；获取用药结构库，将证型信息与用药结构库中的证型标签进行精确匹配，若未命中，则基于证型特征向量进行模糊匹配，筛选候选用药结构；基于匹配结果生成决策支持结果，决策支持结果包括多层级用药结构及治法逻辑链条。本发明将字符串精确匹配转化为多维特征空间中的相似度计算，实现模糊推荐，并将方药重构为多层级架构并绑定治法标签，提供具有层级结构和逻辑链条的可解释性决策支持，解决了现有系统证型匹配僵化、推荐结果缺乏层级与逻辑可解释性的问题。

一种面向多时间尺度的地磁Ap指数智能预报方法及系统

Resumen de: CN122923129A

本发明涉及气象预报技术领域，具体为一种面向多时间尺度的地磁Ap指数智能预报方法及系统，包括：获取地磁Ap指数历史序列数据以及对应的太阳风参数实时监测数据，并对地磁Ap指数历史序列数据进行时序对齐，得到初始地磁活动数据集；对初始地磁活动数据集中的太阳风参数进行特征筛选，计算太阳风参数与地磁Ap指数的非线性相关系数，得到关键太阳风驱动参数子集。本发明通过结合短期预测和中长期预测，并采用加权融合策略，能够有效处理不同时间尺度的预测需求，提供更精确的地磁Ap指数预报，这种分层次的预报方式特别适用于应对不同时间周期的地磁活动。

一种考虑分布鲁棒联合机会约束的电网潮流优化方法

Resumen de: CN122931799A

本发明公开了一种考虑分布鲁棒联合机会约束的电网潮流优化方法，所述方法包括：获取考虑风电出力不确定性的不确定分布；建立电网节点的电压上限/下限联合机会约束；根据电网节点的电压联合机会约束构建考虑电压上限/下限联合机会约束的圆锥约束群；通过考虑所述不确定分布，构建以最小化电网网络有功损耗为优化目标的目标函数；根据目标函数与圆锥约束群构建电网潮流二次规划模型；通过优化求解器求解电网潮流二次规划模型获取最优决策变量，将最优决策变量应用于辐射状拓扑结构电网，实现考虑分布鲁棒联合机会约束的电网潮流优化过程。本发明解决了现有分布鲁棒调度方法中难以精确处理多节点电压联合越限风险的技术问题。

用于水下立式采油树系统的多模型一致性可靠性评估方法、设备及介质

Resumen de: CN122928081A

本发明公开了用于水下立式采油树系统的多模型一致性可靠性评估方法、设备及介质，属于海洋工程装备可靠性评估技术领域，该方法通过对水下立式采油树系统进行结构划分，分别建立模糊故障树模型、状态空间模型以及概率网络模型，对系统在不同建模假设下的可靠性水平进行分析评估，并在相同工况条件下获取各模型输出的可靠性结果。引入基于信息不确定度的信息熵加权融合方法，对多模型评估结果进行综合处理，得到稳定、可比的系统综合可靠性指标。本发明能够有效降低单一模型假设对可靠性评估结果的影响，提高水下立式采油树系统可靠性评估结果的稳定性与工程适用性，适用于复杂工况条件下的结构方案比选与可靠性分析，具有良好的工程应用价值。

状态受限下的柔性机械臂跟踪控制方法及装置

Resumen de: CN122914130A

本发明涉及机械臂控制技术领域，特别涉及状态受限下的柔性机械臂跟踪控制方法及装置。本发明针对状态受限的机械臂系统，非线性转换机制结合状态受限边界函数和可调节参数对存在关节状态约束的柔性机械臂进行坐标变换，通过结合状态受限边界函数，使得既能兼顾有状态约束和无状态约束的系统。通过引入人为调整参数，改变转化后参数趋于无穷的速率，具有可调节性，能够更好地应对复杂的状态受限情况。结合全局预设性能转换机制对跟踪误差进行控制，通过预设时间扰动观测器对复合扰动进行估计。实现将关节状态约束、全局预设性能控制、预设时间扰动观测器，实现对柔性机械臂系统的跟踪控制，以提高柔性机械臂运行过程中的安全性和控制精度。

一种基于Transformer的云海概率预报方法

Resumen de: CN122926174A

本发明提供一种基于Transformer的云海概率预报方法。所述基于Transformer的云海概率预报方法包括以下步骤：S1、数据输入；S2、数据预处理；S3、特征提取；S4、模型训练步；S5、概率预报。本发明提供的基于Transformer的云海概率预报方法具有通用性强、适配范围广、计算效率高、能够满足短临预报需求、且预报精度较高的优点。

考虑不确定参数的间隙并联机构刚柔耦合动力学控制方法

Resumen de: CN122926795A

本发明提供一种考虑不确定参数的间隙并联机构刚柔耦合动力学控制方法，涉及工业机器人建模与优化技术领域，其包括以下步骤：S1、建立含间隙的刚柔耦合空间并联机构模型；S2、根据含干摩擦间隙的刚柔耦合空间并联机构的约束条件，得到并联机构刚柔耦合动力学模型；S3、建立考虑模糊参数和间隙的空间并联机构刚柔耦合动力学模型；S4、通过滑模控制建立考虑模糊参数和间隙的空间并联机构刚柔耦合动力学控制模型；S5、考虑模糊参数和间隙的空间并联机构刚柔耦合动力学控制分析。本发明能改善间隙和构件弹性变形对机构动力学特性产生的不良影响，并为预测模糊参数、间隙、构件弹性对机构动力学特性的影响提供一种新方法。

量子调制弹性固定时间控制的分布式直流微电网调压方法

Resumen de: CN122931645A

本发明属于微电网电压控制技术领域，尤其涉及量子调制弹性固定时间控制的分布式直流微电网调压方法，方法包括建立分布式直流微电网中各电源单元的动态方程，基于实时电压共识误差与控制输入构建动态调节参数，设计弹性固定时间稳定性准则，使收敛时间上界随系统状态动态调整；然后，采用量子退火优化算法对动态调节参数进行全局寻优，获取最优参数；最后，基于最优参数设计控制输入的自适应更新律，实现固定时间内的电压一致性调节。本发明在保证快速电压调节的同时有效降低控制能耗，克服了传统固定时间控制难以兼顾快速性与经济性的缺陷，适用于复杂动态环境下的分布式直流微电网。

模糊熵量化分层强化学习拆解线智能调度方法

Resumen de: CN122927856A

本发明公开了模糊熵量化分层强化学习拆解线智能调度方法，本方法在物理层面有效解耦了高度耦合的高维调度难题，削减了各层智能体的无效探索动作边界，从而显著提升了神经网络的训练收敛效率与求解稳定性。同时，依托模糊熵量化机制对异构废旧产品剩余处理进度的动态计算，赋予了调度模型全局积压风险态势感知能力，使其能够在随机性与不确定性的实际车间环境中自适应地平抑工作站负载波动。该智能调度策略不仅在宏观层面上保障了工作站级硬件资源的负载均衡，还在微观层面上遵循物理拓扑约束，压榨了拆解机器的并发执行潜能，为深度强化学习在拆解调度领域中的应用提供了关键技术支撑。

基于边缘智能的电池充电闭环协同控制方法

Resumen de: CN122932116A

本发明提供一种基于边缘智能的电池充电闭环协同控制方法，属于计算机数据处理技术领域。本发明中，通过将宽度学习系统的横向扩展特征提取能力与物理信息神经网络的物理约束机制相融合，克服传统深度学习在小样本、强噪声场景下的泛化瓶颈，即便在可用样本有限或工况发生迁移时，模型依然能够遵循电池内在的物理退化规律，提升电池荷电状态和健康状态的高精度估计精度，通过引入模糊逻辑控制器与直觉模糊策略，能够基于动态工况如温度变化率、C‑rate和残差在线调整物理项与数据项的权重，配合动态可信度的无缝仲裁，确保模型在物理残差可信时强化物理约束，在残差异常时切换至数据驱动微调，在物理一致性与工况自适应性之间取得了最佳平衡。

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。

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。

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。

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。

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。