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龍圖騰網(wǎng)恭喜貴州理工學(xué)院;方正國際軟件(北京)有限公司申請的專利一種多源數(shù)據(jù)融合的執(zhí)法記錄生成系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119475255B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510066238.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/25；該發(fā)明授權(quán)一種多源數(shù)據(jù)融合的執(zhí)法記錄生成系統(tǒng)及方法是由楊楠;王敏;楊劍鋒;嚴(yán)凱;夏軍;黃仿元;劉峰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-16向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種多源數(shù)據(jù)融合的執(zhí)法記錄生成系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種多源數(shù)據(jù)融合的執(zhí)法記錄生成系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊歸一化和剔除重復(fù)數(shù)據(jù)，異常檢測模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)和清理，信源評估模塊對數(shù)據(jù)源執(zhí)行量化評分，權(quán)重調(diào)整模塊基于評分動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重，數(shù)據(jù)融合模塊執(zhí)行加權(quán)融合和字段校驗(yàn)，輸出協(xié)同執(zhí)法記錄。本發(fā)明中，通過數(shù)據(jù)值范圍的校驗(yàn)和偏離值的計(jì)算進(jìn)一步確保了數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過移除異常數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)集的可靠性。通過量化評分和動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整，確保了數(shù)據(jù)源的質(zhì)量評估和輸入的公正性，使得執(zhí)法記錄更全面和權(quán)威。這種精細(xì)化的數(shù)據(jù)處理不僅提高了執(zhí)法記錄的準(zhǔn)確性，還加強(qiáng)了信息的安全性和完整性，從而顯著提升了執(zhí)法機(jī)構(gòu)的響應(yīng)速度和決策質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種多源數(shù)據(jù)融合的執(zhí)法記錄生成系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多源數(shù)據(jù)融合的執(zhí)法記錄生成系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊從多個(gè)數(shù)據(jù)源獲取原始數(shù)據(jù)，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將重復(fù)記錄進(jìn)行比對后剔除，通過規(guī)則匹配并提取包括執(zhí)法人員信息、違法行為描述、時(shí)間地點(diǎn)、證據(jù)材料的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)字段，生成整合原始記錄；異常檢測模塊對所述整合原始記錄執(zhí)行數(shù)據(jù)值范圍校驗(yàn)，按照指定偏差范圍計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)字段的偏離值，對偏離值超出設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)的條目進(jìn)行標(biāo)記后移除，對清理后的數(shù)據(jù)重新構(gòu)建數(shù)據(jù)表，生成處理后數(shù)據(jù)集；信源評估模塊基于所述處理后數(shù)據(jù)集，對多數(shù)據(jù)源的數(shù)值分布、一致性以及證據(jù)材料覆蓋范圍進(jìn)行量化評分，通過對評分集合執(zhí)行加權(quán)平均處理獲得整體評分結(jié)果，將整體評分結(jié)果按數(shù)據(jù)源維度進(jìn)行匯總并存儲(chǔ)為獨(dú)立記錄，建立信源信任評分表；權(quán)重調(diào)整模塊根據(jù)所述信源信任評分表中評分?jǐn)?shù)據(jù)，對多數(shù)據(jù)源的輸入權(quán)重分配進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，按照輸入數(shù)據(jù)當(dāng)前特性執(zhí)行比對，結(jié)合評分與數(shù)據(jù)分布情況分配多源的權(quán)重參數(shù)，獲取調(diào)整后的權(quán)重配置；數(shù)據(jù)融合與生成模塊基于所述調(diào)整后的權(quán)重配置對每個(gè)數(shù)據(jù)源的輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行加權(quán)融合，對融合結(jié)果進(jìn)行字段校驗(yàn)，基于權(quán)重排除非關(guān)鍵數(shù)據(jù)字段對結(jié)果的干擾，將符合融合規(guī)則的字段輸出為協(xié)同執(zhí)法記錄；所述協(xié)同執(zhí)法記錄的獲取步驟具體為：從所述調(diào)整后的權(quán)重配置中提取每個(gè)數(shù)據(jù)源的權(quán)重參數(shù)，結(jié)合多數(shù)據(jù)源輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行加權(quán)融合，通過權(quán)重加強(qiáng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)源的影響力，生成初步加權(quán)融合數(shù)據(jù)集；對所述初步加權(quán)融合數(shù)據(jù)集中的字段進(jìn)行校驗(yàn)，排除數(shù)據(jù)錯(cuò)誤和不完整條目，生成經(jīng)過字段校驗(yàn)的數(shù)據(jù)集；分析所述經(jīng)過字段校驗(yàn)的數(shù)據(jù)集，利用動(dòng)態(tài)權(quán)重排除非關(guān)鍵字段的干擾，通過比對數(shù)據(jù)權(quán)重和實(shí)際表現(xiàn)，保留核心數(shù)據(jù)，生成關(guān)鍵數(shù)據(jù)字段集；將所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)字段集編譯整合，應(yīng)用數(shù)據(jù)整合技術(shù)，結(jié)合每個(gè)字段的權(quán)重和數(shù)據(jù)值，采用公式： ；輸出為協(xié)同執(zhí)法記錄；其中，表示協(xié)同執(zhí)法記錄，是調(diào)整后的權(quán)重，體現(xiàn)了數(shù)據(jù)源的影響力，是經(jīng)過嚴(yán)格篩選的關(guān)鍵數(shù)據(jù)字段。

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