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龍圖騰網獲悉中用科技有限公司申請的專利主動學習框架的AMC超標原因挖掘分析方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120162680B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510637911.3，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權主動學習框架的AMC超標原因挖掘分析方法及系統是由胡增;江大白;賈瑋民設計研發完成，并于2025-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本主動學習框架的AMC超標原因挖掘分析方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及AMC超標成因分析技術領域，具體公開了一種主動學習框架的AMC超標原因挖掘分析方法及系統，所述方法包括當任一AMC濃度達到預設的閾值時，在數據矩陣序列中提取該AMC監測儀對應的子矩陣序列；在子矩陣序列中標記數據信息量小于預設的信息量閾值的行列位置，在子矩陣序列刪除標記的行列位置上的數據，得到簡化矩陣序列；將得到的簡化矩陣序列作為特征，將AMC濃度作為標簽，構建樣本集，基于樣本集確定超標原因；本發明提供了一種基于數據量的數據篩選方案，對樣本集進行主動篩選，降低樣本集中的樣本數量，提高樣本集中的樣本質量，這一前置工作屬于主動學習框架，與現有的識別過程對接，極大地提高了原因分析效率。

本發明授權主動學習框架的AMC超標原因挖掘分析方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種主動學習框架的AMC超標原因挖掘分析方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取AMC產生場景中的監測點位，根據監測點位的位置創建統計矩陣，基于統計矩陣獲取各個時刻的監測點位處的數據，得到含有時間標簽的數據矩陣；所述監測點位至少包括安裝傳感器和信號收發器的位置； 接收工作人員輸入的分析跨度，獲取分析跨度內的數據矩陣序列，計算數據矩陣序列中數據矩陣的任一行列位置的數據信息量；所述信息量由信息熵和周期性共同確定；所述分析跨度為時間跨度； 查詢分析跨度內AMC監測儀實時獲取到的AMC濃度；所述AMC濃度中含有時間標簽； 將AMC濃度與預設的濃度閾值進行比對； 當任一AMC濃度達到預設的閾值時，查詢AMC監測儀的位置，查詢距離AMC監測儀的位置最近的監測點位，查詢監測點位對應的行列位置； 根據AMC濃度確定提取邊長，基于提取邊長對查詢到的行列位置進行擴展，得到子矩陣的位置及尺寸；所述提取邊長與AMC濃度呈正比； 基于預設的回溯時長確定子矩陣數量，基于當前時刻在數據矩陣序列中選取子矩陣數量個數據矩陣，根據子矩陣的位置及尺寸在數據矩陣中截取子矩陣，基于序列順序排列子矩陣，得到子矩陣序列； 在子矩陣序列中標記數據信息量小于預設的信息量閾值的行列位置，在子矩陣序列刪除標記的行列位置上的數據，得到簡化矩陣序列； 將得到的簡化矩陣序列作為特征，將AMC濃度作為標簽，構建樣本集； 根據所述樣本集訓練AMC濃度預測模型； 讀取AMC濃度預測模型中各個變量對應的參數，計算參數的權重； 根據參數的權重選取變量，查詢變量對應的監測點位的類型，作為超標原因； 其中，AMC是指空氣傳播的分子污染物。

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