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龙图腾网获悉中煤科工集团重庆研究院有限公司申请的专利一种基于案例推理与迁移学习的自适应规程生成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：CN121212293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511736395.6，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于案例推理与迁移学习的自适应规程生成方法是由侯聪;许金;陈运启;张翼;陈清;刘姝玘;于林;伍洁;罗滨;王健林设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于案例推理与迁移学习的自适应规程生成方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于案例推理与迁移学习的自适应规程生成方法，本发明通过构建优良案例知识库，将历史上经过验证的专家成功经验即隐性知识，进行结构化和显性化；并独创性地结合案例推理与迁移学习思想，使系统不仅能找到最相似的历史案例，更能智能地、自适应地根据新任务与历史案例的差异，对方案进行“迁移式”修正，从而自动化生成高度定制化、贴近实际且带有“设计思路”注释的工程规程。本发明解决了传统方法效率低、一致性差，以及现有软件系统僵化、缺乏学习进化能力的技术难题。

本发明授权一种基于案例推理与迁移学习的自适应规程生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于案例推理与迁移学习的自适应规程生成方法，其特征在于，包括： S1，构建包含输入条件、过程参数、最终方案及运行效果的结构化优良案例知识库，通过自然语言处理和信息抽取技术对历史工程规程文档进行解析，将隐性工程经验转化为可计算的显性化知识； S2，解析新工程任务的输入条件，基于多维度相似度计算模型对知识库中的历史案例进行检索，所述多维度相似度模型融合数值型特征的归一化距离计算、类别型特征的精确匹配以及文本型特征的语义向量计算，生成综合相似度得分并返回匹配度最高的参考案例； S3，基于新工程任务与参考案例的输入条件差异，利用参数依赖图驱动的混合推理机制对参考案例的方案进行自适应调整，所述混合推理机制结合工程物理模型和预设的启发式规则，沿参数依赖关系网络进行连锁反应式修正，直至生成参数收敛的调整后方案； S4，生成包含调整后方案的工程规程文档，并附加经验注释说明参考案例及调整依据，将实际应用中验证为优良的新规程方案作为高质量案例自动回传至知识库，形成知识迭代闭环； 所述S1，包括： S11，所述输入条件包括巷道几何参数、瓦斯涌出量、设备参数及通风方式； S12，所述过程参数包含风量计算值、阻力计算值、安全系数选取及风机型号选择； 所述S3，包括： S32，连锁反应式修正采用广度优先算法沿参数依赖关系网络传播差异，优先更新直接关联参数后逐步影响下游参数。

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