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龙图腾网获悉湖南涉外经济学院申请的专利基于多维数据融合的两型产业智能诊断与优化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：CN121526440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610058992.6，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于多维数据融合的两型产业智能诊断与优化方法及系统是由谢斌;冯新设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维数据融合的两型产业智能诊断与优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维数据融合的两型产业智能诊断与优化方法及系统，首先建立两型产业评价指标体系；然后采用机器学习算法训练智能诊断模型，从资源利用效率、环境影响程度及经济产出效益维度分析数据模式，确定产业短板识别结果；进而通过深度学习算法处理识别结果，结合政策和标杆数据生成包括技术升级路径和资源配置调整策略的定制化优化方案；若定制化优化方案与实时数据反馈不匹配，则调整融合数据输入获取更新方案，并进行动态迭代处理与可视化监测，直至收敛于两型发展标准，最终模拟应用场景评估效果并更新指标体系。本实施例实现产业短板的精准诊断与闭环优化，提升资源节约和环境友好水平，支持可持续迭代发展。

本发明授权基于多维数据融合的两型产业智能诊断与优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维数据融合的两型产业智能诊断与优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、获取产业经济数据、资源消耗数据、环境排放数据以及政策标准数据，通过数据清洗过程去除噪声和异常值，然后进行特征提取和数据融合建模，得到两型产业评价指标体系，其中两型产业包括资源节约型产业和环境友好型产业； S200、采用机器学习算法针对所述两型产业评价指标体系训练智能诊断模型，从资源利用效率、环境影响程度以及经济产出效益维度分析数据模式，确定产业短板识别结果，其中所述产业短板指产业发展中的弱势环节； S300、通过深度学习算法处理所述产业短板识别结果，结合政策导向数据和行业标杆数据，生成定制化优化方案，所述定制化优化方案包括技术升级路径和资源配置调整策略； S400、判断所述定制化优化方案中资源配置调整部分与实时数据反馈是否匹配，若不匹配，则通过比较方案参数与反馈阈值来调整融合数据输入，得到更新后的优化方案，其中所述反馈阈值基于历史数据设定； S500、针对更新后的优化方案，获取实时数据反馈进行动态迭代处理，采用可视化监测功能追踪方案推演变化，判断迭代是否收敛于两型发展要求，得到最终闭环优化结果； S600、基于所述最终闭环优化结果，模拟产业应用场景，评估优化方案效果，并更新所述两型产业评价指标体系以支持后续迭代； 步骤S600包括： S610、根据最终闭环优化结果中的场景数据，从预先建立的数据库中提取相关信息，针对提取的相关信息与行业标准进行比对，确定所述场景数据的适配程度； 采用以下公式通过加权最小二乘法获取闭环优化的最终场景数据结果： ； 其中，表示最终闭环优化后的场景数据，表示优化目标的总数量，表示第个优化目标的权重系数，表示场景数据在第个维度的函数映射值，表示第个维度的目标值； 通过以下公式从数据库中提取相关信息： ； 其中，表示从数据库中提取的相关信息，表示查询条件或场景特征，表示数据库中相关数据条目的总数，表示第个数据条目的相关性权重，表示查询条件与第个数据条目的相似度函数，表示数据库中第个数据条目的内容； 采用以下公式通过计算各参数偏差的平均值来评估整体适配程度： ； 其中，表示场景数据与行业标准的适配程度得分，表示比对参数的总数量，表示第个场景数据参数值，表示第个行业标准基准值，表示参数匹配的有效性判断函数，当参数在合理范围内时为1否则为0； S620、根据场景数据的适配程度，采用数据处理工具对优化方案进行虚拟映射，判断优化方案的映射内容是否符合预设的阈值，若不符合则进行动态调整，得到调整后的方案内容； 调整后的方案内容通过以下公式得出： ； 其中，表示动态调整后的方案内容，表示原始优化方案内容，表示调整强度系数，表示预设目标阈值，表示当前映射内容数值，表示时间衰减因子，表示调整迭代次数，表示自然常数底数； S630、针对调整后的方案内容，获取效果评估所需的数据反馈，从虚拟运行环境中提取表现数据，结合环境因素进行比对，确定评估结果； S640、根据所述评估结果，采用整合工具更新所述两型产业评价指标体系。

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