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龙图腾网获悉中航高新(北京)技术有限公司申请的专利一种基于图神经网络的企业级智能点巡检识别分析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：CN121563068B 。

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：202511677391.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于图神经网络的企业级智能点巡检识别分析系统是由冯金钊设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的企业级智能点巡检识别分析系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的企业级智能点巡检识别分析系统，包括：点巡检标准管理模块，用于建立点巡检标准库与统一编码体系，生成点巡检路线；巡检任务生成与执行模块，用于生成周期性点巡检任务集合；数据上传与分析模块，用于将巡检数据通过企业网络上传至服务器，形成趋势序列；图结构构建模块，用于构建巡检网络图，形成巡检特征集；图神经网络分析模块，用于通过改进MixHop模型中，计算设备健康评分与异常置信度；异常识别与工单管理模块，用于按预设规则触发预警通知与考核指标更新；数据同步与报告生成模块，用于生成统计报表与审计日志，实现了企业级点巡检的标准化、网络化与智能化管理。

本发明授权一种基于图神经网络的企业级智能点巡检识别分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的企业级智能点巡检识别分析系统，其特征在于，包括： 点巡检标准管理模块，用于建立点巡检标准库与统一编码体系，对企业全部设备、部件及点巡检项目进行分类整理、分配唯一编码并设定越限阈值，生成点巡检路线； 巡检任务生成与执行模块，用于在每一巡检点配置射频识别标签并登记位置信息，依据点巡检路线生成周期性点巡检任务集合并下发至手持终端，手持终端完成射频识别标签校验、采集巡检数据并记录时间戳、设备编码与任务编号； 数据上传与分析模块，用于对巡检数据进行结构化封装，生成结构化巡检数据条目，通过企业网络上传至服务器，并依据时间戳、设备编码与任务编号汇聚形成趋势序列； 图结构构建模块，用于基于趋势序列及设备、巡检点、工艺流程与空间相邻关系构建巡检网络图，生成节点集合、边集合及节点属性向量，并形成巡检特征集； 图神经网络分析模块，用于将巡检特征集输入改进MixHop模型中，执行多阶邻域扩散编码、跨阶注意力融合及任务判别与校准，输出节点表示与边表示，并计算设备健康评分与异常置信度； 异常识别与工单管理模块，用于依据异常置信度与越限阈值进行异常识别与分级，生成缺陷条目并自动创建缺陷工单，并按预设规则触发预警通知与考核指标更新； 数据同步与报告生成模块，用于将设备健康评分、异常置信度与缺陷工单记录同步至设备台账，通过企业管理系统接口实现数据交换，更新设备技术参数、检修履历与运行时长，并生成统计报表与审计日志； 所述巡检特征集的形成具体包括： 依据设备编码与巡检点编号获得节点集合，所述节点集合包括设备节点与巡检点节点，依据工艺流程依赖关系、空间相邻关系与历史协同关系得到边集合，所述边集合是指任意两节点之间的关联关系； 为节点集合中的每一节点建立节点属性向量集合，所述节点属性向量集合由节点对应的趋势序列的统计特征与节点的静态属性参数按固定顺序拼接而成； 根据边集合计算加权邻接矩阵，所述加权邻接矩阵是通过边集合中工艺依赖关系、空间距离关系和历史协同关系，组合为三项指标并加权计算得到； 将节点集合、边集合、节点属性向量集合与加权邻接矩阵进行拼接，形成巡检网络图； 依据巡检网络图，以设备编码与点巡检项目编号为键，检索对应趋势序列并与节点属性向量集合中的向量在连续时间窗口内执行时间对齐与索引对齐，生成巡检特征集； 所述设备健康评分与异常置信度的计算具体包括： 将巡检特征集输入改进MixHop模型中，所述改进MixHop模型包括多阶邻域扩散编码模块、跨阶注意力融合模块和任务判别与校准模块，所述多阶邻域扩散编码模块是指引入阶自适应扩散时间参数对各阶节点中间表示进行扩散，输出节点中间表示集合，所述跨阶注意力融合模块是指基于节点中间表示集合，计算节点表示与边表示，所述任务判别与校准模块是指基于节点表示计算设备健康评分，基于边表示计算异常置信度； 在多阶邻域扩散编码模块中，将巡检特征集中每一节点生成按阶划分的节点中间表示，引入阶自适应扩散时间参数对各阶节点中间表示进行扩散，输出节点中间表示集合； 在跨阶注意力融合模块中，基于节点中间表示集合，计算各阶的重要性权重并执行加权融合，得到节点表示，基于每条边两端的节点表示及边属性构建边表示，所述边表示由两端节点表示的逐元素交互结果与边属性按固定顺序拼接形成； 在任务判别与校准模块中，基于节点表示计算设备健康评分，基于边表示计算异常置信度，所述设备健康评分是将节点表示与权重矩阵相乘并加上偏置项进行线性映射，经Sigmoid归一化得到，所述异常置信度是将边表示与权重矩阵相乘并加上偏置项进行线性映射，经Sigmoid归一化得到。

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