买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利采煤运行多源时序数据注意力感知与动态记忆方法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：CN121526073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511703934.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权采煤运行多源时序数据注意力感知与动态记忆方法是由付翔;张智星;秦一凡;闫明;李浩杰;邢轲轲;贾一帆设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本采煤运行多源时序数据注意力感知与动态记忆方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种采煤运行多源时序数据注意力感知与动态记忆方法，属于煤矿智能化技术领域。包括：对采煤工作面的多源时序数据进行三维特征动态提取与场景信息注意力融合，生成场景化多维特征数据集；采用多智能体驱动的采煤场景多元动态信息混合仓储方式存储采煤工作面的多源时序数据及场景化多维特征数据集，形成数据底座；当获取到采煤场景任务指令后，基于数据底座，结合设备、工艺、环境信息映射出与之相关的采煤场景，由各种类型的Agent配合完成采煤场景任务指令所指示的内容。本发明引入Agent智能体架构与注意力机制，结合动态记忆管理策略，能够为采煤运行状态实时监测、故障智能诊断与生产优化决策提供核心技术支撑。

本发明授权采煤运行多源时序数据注意力感知与动态记忆方法在权利要求书中公布了：1.一种采煤运行多源时序数据注意力感知与动态记忆方法，其特征在于，包括： S1，对采煤工作面的多源时序数据进行三维特征动态提取与场景信息注意力融合，生成场景化多维特征数据集，所述三维特征包括设备位姿特征、工艺特征和环境特征； S2，采用多智能体驱动的采煤场景多元动态信息混合仓储方式存储采煤工作面的多源时序数据及场景化多维特征数据集，形成数据底座； 所述S2包括： S21，数据采集Agent将采煤工作面的多源时序数据及场景化多维特征数据集采集到混合仓储系统中，并将采集的数据以kafka数据流的形式进行数据流转； S22，数据清洗Agent采用滑动窗口机制计算多源时序数据及场景化多维特征数据集中各类数据在窗口内的统计特征，并判断各类数据的统计特征是否在对应的阈值范围内；如果任一类数据的统计特征不在对应的阈值范围内，则标记所述任一类数据为异常数据，并通过时间加权平均算法填充所述任一类数据，数据填充完成后数据清洗Agent使用时间窗口加动态时间规整算法，将各类数据在时间维度上进行对齐处理；如果各类数据的统计特征均在对应的阈值范围内，则确定各类数据为正常数据，并直接对各类数据在时间维度上进行对齐处理； S23，数据清洗Agent根据预先定义的煤矿数据分类及编码规范对时间对齐处理后的各类数据进行分类编码，形成高质量的规范数据集； S24，数据分类Agent按照数据格式和数据体量对高质量的规范数据集中的各数据条目进行分类；对于高质量的规范数据集中的任一目标数据条目，如果目标数据条目为向量数据，则直接入库存储；如果目标数据条目不为向量数据，则通过滑动窗口算法判断前n个滑动窗口内目标数据条目的数据条数是否大于预设阈值N；如果n×1%个滑动窗口内的数据条数都大于N，则将目标数据条目确定为海量时序数据，否则，确定目标数据条目为少量时序数据； S25，数据存储Agent将海量时序数据存储在分布式列式数据库中，将少量时序数据存储在时序数据库中，将向量数据存储在向量数据库中； S3，当获取到采煤场景任务指令后，基于数据底座，结合设备、工艺、环境信息映射出与之相关的采煤场景，并根据采煤工作面预先布置的各种类型的Agent的角色与功能，由各种类型的Agent配合完成采煤场景任务指令所指示的内容； 所述S3包括： S31，当检测到采煤场景指令t输入后，将采煤场景指令t映射至知识图谱集W； S32，如果采煤场景指令t成功映射至知识图谱集W，则根据采煤场景任务指令t在知识图谱集W中遍历相关联的设备实体、工艺实体、环境实体以及相对应的关联权重，形成实体权重集Q； S33，反射型程序Agent通过关联权重优先顺序从数据底座获取实体权重集Q中相关联实体的实时数据集D1，同时推理型模型Agent通过关联权重优先顺序从数据底座获取相关联实体前n个割煤循环的历史数据集D2； S34，依据相关联实体的实时数据集D1及历史数据集D2构建任务、设备、工艺、环境四个维度的采煤场景S； S35，通过K-means聚类算法对采煤场景S进行聚类分析，并结合余弦相似度算法和专家经验，依据实际采煤场景实时调整采煤场景S相关联的实体数据集的权重，并更新实体权重集Q，同时更新知识图谱集W； S36，更新完成后判断在知识图谱集W中成功映射的到采煤场景指令t的任务类型，如果采煤场景指令t为生成型任务，则生成型任务Agent、规划型组织Agent、规划型仲裁Agent、推理型模型Agent、反射型程序Agent依据采煤场景S协同完成生成任务；如果采煤场景指令t为学习型任务，则学习型现实环Agent、学习型模拟环Agent、学习型双环Agent依据采煤场景S协同完成学习任务，实现采煤场景的模型更新；如果采煤场景指令t为调查型指令，则生成型调查Agent依据采煤场景S协同完成调查任务。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人太原理工大学，其通讯地址为：030024 山西省太原市万柏林区迎泽西大街79号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。