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龙图腾网获悉云南大学申请的专利基于动态贝叶斯网的碳排放超标根因分析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：CN121684067B 。

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：202610187298.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于动态贝叶斯网的碳排放超标根因分析方法是由刘华帅;岳昆;李忠斌;吴鑫然设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态贝叶斯网的碳排放超标根因分析方法在说明书摘要公布了：本申请涉及电数字数据处理技术领域，尤其涉及一种基于动态贝叶斯网的碳排放超标根因分析方法。该方法包括，根据多模态碳排放数据构建碳排放知识图谱，并于所述碳排放知识图谱中，提取碳排放影响因素构建时序碳排放数据集；根据碳排放专家知识构建碳排放规则图，并基于所述碳排放规则图、所述时序碳排放数据集和极大似然估计法，执行碳排放动态贝叶斯网的构建；基于所述碳排放动态贝叶斯网，概率推理模拟不同碳排放影响因素的干预场景，计算干预前后碳排放超标概率的变化量，并根据所述干预前后碳排放超标概率的变化量，识别碳排放超标原因。实现对碳排放超标原因的多时间尺度分析。

本发明授权基于动态贝叶斯网的碳排放超标根因分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态贝叶斯网的碳排放超标根因分析方法，其特征在于，所述基于动态贝叶斯网的碳排放超标根因分析方法包括： 根据多模态碳排放数据构建碳排放知识图谱，并于所述碳排放知识图谱中，提取碳排放影响因素构建时序碳排放数据集，所述多模态碳排放数据包括生产系统的碳排放数据、设备运行日志及维护记录； 根据碳排放专家知识构建碳排放规则图，并基于所述碳排放规则图、所述时序碳排放数据集和极大似然估计法，执行碳排放动态贝叶斯网的构建的步骤包括： 将所述碳排放专家知识表示为一阶逻辑规则的集合； 转换所述一阶逻辑规则的集合为所述碳排放规则图，所述碳排放规则图的节点集合由一阶逻辑规则的谓词实例构成，所述碳排放规则图的边集合由一阶逻辑规则的蕴含关系构建； 基于图神经网络，对候选DAG结构与所述碳排放规则图执行对齐操作，获得所述候选DAG结构与所述碳排放规则图的整体匹配度函数； 根据所述整体匹配度函数约束所述DAG结构学习的搜索空间，并进行DAG结构学习操作，获得碳排放动态贝叶斯网的目标DAG结构； 所述碳排放动态贝叶斯网的构建包括，基于碳排放规则图约束DAG结构学习的搜索空间，基于极大似然估计方法学习条件概率表参数； 基于所述碳排放动态贝叶斯网，利用SNF-CE模型加速概率推理，概率推理模拟不同碳排放影响因素的干预场景，计算干预前后碳排放超标概率的变化量，并根据所述干预前后碳排放超标概率的变化量，识别碳排放超标原因的步骤包括： 基于贪心二值矩阵分解算法，根据所述碳排放动态贝叶斯网的邻接矩阵，生成层间连接掩码； 根据所述层间连接掩码，构建基于仿射耦合层的SNF-CE模型； 基于所述时序碳排放数据集，训练所述SNF-CE模型； 所述干预场景的概率推理模拟包括基于归一化流进行概率分布的拟合。

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云南大学，其通讯地址为：650031 云南省昆明市翠湖北路2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”。

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