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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于自适应图谱与多链路推理的道路交叉口隐患诊断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：CN121724164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610223054.7，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于自适应图谱与多链路推理的道路交叉口隐患诊断方法是由严文;郑黎黎;林俊巍;杨立成;张铁民;郝大磊;丁同强;康鸿赟;席建锋设计研发完成，并于2026-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应图谱与多链路推理的道路交叉口隐患诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于自适应图谱与多链路推理的道路交叉口隐患诊断方法，该方法构建交通隐患知识图谱；对交通隐患知识图谱进行多级抽象，构建具备高度业务内聚性的隐患模式社区层；构建一种层级化的交通隐患知识体系，用于实现对前两步处理结果的统一整合与抽象表达，使交通隐患知识能够在不同粒度层级间有序流转；在推理检索阶段，针对接收的特定交通道路交叉口实时感知数据，设计多链路推理驱动的成因演化诊断机制，结合具备显式反思能力的智能体，生成覆盖“诱因‑演化‑风险”全过程演化证据链的诊断报告，提升复杂交通场景下安全隐患诊断的准确性、稳定性与工程可用性，为交叉口安全治理提供具备权威性与可解释性的决策支撑。

本发明授权基于自适应图谱与多链路推理的道路交叉口隐患诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应图谱与多链路推理的道路交叉口隐患诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1.构建交通隐患知识图谱； 步骤2.对于构建的交通隐患知识图谱，汇聚每个实体节点在其一阶邻域内的数据，先提取并编码实体节点的上下文嵌入向量，之后进行拼接，对邻域内数据进行求和平滑处理，得到下一次迭代的实体嵌入向量；基于聚类算法对每次迭代的实体嵌入集合进行组织，生成初始簇候选集，量化实体嵌入向量与初始簇候选集中各隐患模式社区之间的关联亲和度；之后基于最大亲和度评分准则对实体节点进行动态重分配，同步执行隐患模式社区的特征更新与质心演化过程，直至隐患模式社区的划分结果趋于稳定； 步骤3.构建由原子隐患数据层、隐患模式语义层及决策与推理引导层构成的层级化交通隐患知识体系，对交通隐患知识图谱进行处理，并以隐患模式社区作为核心组织单元，确立语义元节点、隐患模式社区与底层隐患实体之间的层级映射关系； 步骤4.基于交叉口实时感知数据及用户查询，提取隐患核心语义关键词，计算其与各隐患模式语义元节点之间的相似度，确定目标语义元节点，之后基于隐患机理语义约束的多路径推理链提取方法对隐患深层诱因及其演化关系进行检索，输出逻辑证据集； 步骤5.构建基于“感知–推理–反思”循环机制的诊断框架，基于逻辑证据集输出诊断报告。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市南关区人民大街5988号吉林大学南岭校区；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”。

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