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龙图腾网恭喜中国铁建昆仑投资集团有限公司;中铁建重庆投资集团有限公司申请的专利一种综合管廊实体分类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：CN119377408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411942803.9，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种综合管廊实体分类方法及系统是由翟福森;金燕;张继;周意咏;王业义;侯甲庆;张涛;刁元刚设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种综合管廊实体分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种综合管廊实体分类方法及系统，该方法包括：获取综合管廊相关的标准文本数据，并标注出数据中的管廊实体及其在各层级上的类别，构建带有层次化标签的数据集；通过Transformer模型对数据集进行特征提取，在注意力权重上融入模糊逻辑，得到模糊化后的特征向量集；搭建基于胶囊网络的模型结构，并基于特征向量集对胶囊网络模型进行训练；将待分类管廊实体的特征向量输入到胶囊网络模型中，进行对综合管廊实体进行分类，得到管廊实体在不同层级上的分类结果。本发明通过构建带有层次化标签数据集，引入模糊逻辑到Transformer模型，并搭建基于胶囊网络的模型结构，实现了对综合管廊实体在不同层级上的高效、准确及细粒度的层次化分类。

本发明授权一种综合管廊实体分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种综合管廊实体分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取综合管廊相关的标准文本数据，并标注出数据中的管廊实体及其在各层级上的类别，构建带有层次化标签的数据集；通过Transformer模型对带有层次化标签的数据集进行特征提取，并在注意力权重上融入模糊逻辑，得到模糊化后的特征向量集；搭建基于胶囊网络的模型结构，并基于特征向量集对胶囊网络模型进行训练，得到训练好的胶囊网络模型；将待分类的管廊实体的特征向量输入到训练好的胶囊网络模型中，并通过所述胶囊网络模型进行对综合管廊实体进行分类，得到管廊实体在不同层级上的分类结果；其中，所述通过Transformer模型对带有层次化标签的数据集进行特征提取，包括：对带有层次化标签的数据集中的标准文本数据进行预处理；将预处理后的标准文本转换为高维向量表示，得到文本嵌入，其中，预处理后的标准文本数据包括一系列词，所述文本嵌入是预训练的，用于捕捉实体的语义信息；对于文本中的每个词，通过正弦函数和余弦函数的组合生成其标准位置编码；为文本中的每个词生成与管廊位置特性相关的编码，得到管廊位置编码；将所述标准位置编码和管廊位置编码合并，得到每个词的融合位置编码；将所述文本嵌入和融合位置编码相加后的输入向量输入到自注意力机制中，生成每个词的查询向量、键向量和值向量，并根据所述查询向量和键向量计算注意力分数；基于缩放点积注意力机制对注意力分数进行缩放，并通过softmax函数进行归一化，得到每个词的注意力权重；将输入向量分割成多个头，并行计算每个注意头的注意力权重和输出；将各个注意力头的输出进行拼接，得到特征向量输出；所述在注意力权重上融入模糊逻辑，得到模糊化后的特征向量，包括：定义模糊集，并为每个模糊集定义隶属度函数，模糊集表示为权重的取值范围或模糊程度，隶属度函数用于计算每个权重属于某个模糊集的程度；对于每个注意力头，将其一组注意力权重输入到相应的隶属度函数中，计算其属于每个模糊集的隶属度，得到相应注意力头的隶属度矩阵，其中，隶属度矩阵的每行对应一个注意力权重，每列对应一个模糊集的隶属度；通过模糊聚合函数将隶属度矩阵中每行的隶属度信息进行融合，得到相应注意力头的一组模糊权重；基于模糊权重计算每个注意力头的输出；将各个注意力头的输出进行拼接起来，得到模糊化后的特征向量；所述搭建基于胶囊网络的模型结构，包括：设计输入层和多个胶囊层，其中，所述胶囊层包括低层次胶囊层、中层次胶囊层和高层次胶囊层，每个所述胶囊层包含多个胶囊单元，在胶囊层之间应用动态路由算法，以自动调整胶囊之间的连接强度，每个胶囊单元应用非线性激活函数；针对不同层级的分类标签，设计相应的输出胶囊层，其中，每个输出胶囊层包含与相应层级类别数量相对应的胶囊单元，每个胶囊单元的输出表示对应类别存在的概率。

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