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龙图腾网获悉函数引擎(浙江)安全技术服务有限公司申请的专利一种基于人工智能的风险知识图谱构建和智能预警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：CN121169087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511276334.6，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于人工智能的风险知识图谱构建和智能预警方法是由周俊设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的风险知识图谱构建和智能预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的风险知识图谱构建和智能预警方法，包括如下步骤：采集多源风险相关数据并进行预处理，生成复合输入数据集合；构建增强型TabPFN结构并引入风险逻辑规则约束矩阵，生成风险预测结果集合；将风险预测结果集合映射至知识图谱实体节点与关系集合，生成风险知识图谱结构；在风险知识图谱结构中引入SheafNeuralNetworks，生成一致性参数集合；对知识图谱结构进行更新，生成风险知识图谱增强表示；结合风险预测结果集合与一致性参数集合执行推理，输出智能预警结果集合。本发明融合表格数据建模与图一致性传播，实现风险预测准确性和预警可靠性提升。

本发明授权一种基于人工智能的风险知识图谱构建和智能预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的风险知识图谱构建和智能预警方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集多源风险相关数据，对数据进行预处理，生成复合输入数据集合； 构建增强型TabPFN结构，增强型TabPFN结构在输入层接收复合输入数据集合，在内部注意力机制中引入风险逻辑规则约束矩阵，生成风险预测结果集合； 将风险预测结果集合映射至知识图谱实体节点与关系集合，生成带有风险属性与置信度约束的风险知识图谱结构； 在风险知识图谱结构中引入SheafNeuralNetworks，并在一致性传播过程中利用风险属性作为输入特征并结合置信度约束进行约束调整，生成一致性参数集合； 基于一致性参数集合对知识图谱结构进行更新，生成局部一致性与全局一致性统一的风险知识图谱增强表示； 基于风险知识图谱增强表示，结合风险预测结果集合与一致性参数集合执行推理，生成智能预警结果集合； 所述增强型TabPFN结构的构建和风险预测结果集合的生成包括： 构建增强型TabPFN结构，在网络输入层接收复合输入数据集合并执行嵌入映射，将复合输入数据集合转换为查询信息、键信息与值信息； 在内部注意力机制中引入风险逻辑规则约束矩阵，对查询信息与键信息之间的匹配关系进行约束调整，使注意力分布符合风险逻辑规则； 基于约束调整后的注意力分布对值信息进行加权运算，并通过前馈网络与归一化层生成隐藏表示； 通过多头输出机制将隐藏表示转换为风险预测结果集合，风险预测结果集合包括风险表征向量集合、风险发生概率集合、风险置信区间与异常概率结果集合； 所述一致性参数集合的生成包括： 在风险知识图谱结构中引入SheafNeuralNetworks，并初始化SheafNeuralNetworks的节点输入与边输入，将风险表征向量集合映射为节点输入特征，将风险发生概率集合映射为边输入特征，并将风险置信区间与异常概率结果集合作为约束信息绑定至相应节点与边； 基于节点输入特征与边输入特征在局部邻域内执行一致性约束传播，通过风险知识图谱结构中相邻节点之间的边，传递风险表征向量集合并进行差异最小化处理； 在全图范围内执行一致性传播迭代，将局部传播结果作为初始值，结合风险置信区间生成的加权一致性约束机制在全局范围内优化风险表征向量集合与风险发生概率集合的分布； 构建带有异常门控权重的传播算子，传播算子的权重由异常概率结果集合计算获得，并在一致性传播过程中对不符合置信度约束的更新路径进行门控； 将传播算子作用于全局一致性传播后的风险知识图谱结构，对节点与边的风险属性进行更新，生成一致性参数集合； 所述在风险知识图谱结构中引入SheafNeuralNetworks包括： SheafNeuralNetworks以图结构为基础，在节点特征向量和边映射矩阵之间建立联系，在每条边上定义线性限制映射，约束相邻节点在传播过程中保持特征一致性，在局部邻域内，模型通过差异最小化计算实现局部一致性传播，在全局范围内，通过迭代优化实现全局一致性传播，同时，SheafNeuralNetworks通过构造拉普拉斯算子对节点特征进行更新。

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