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龙图腾网恭喜济南阿尔瓦仪器有限公司申请的专利一种基于人工智能的建筑工程质量数据管理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：CN119377209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411959177.4，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种基于人工智能的建筑工程质量数据管理方法是由王本娟;王峰;毛强设计研发完成，并于2024-12-30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建筑工程质量数据管理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建筑工程质量数据管理方法，具体涉及建筑工程质量数据管理领域，用于解决多源异构的质量数据在空间分布与关联分析上的不均衡、监测盲区及异常信息难以精准捕捉的问题，是通过动态整合施工现场多维质量数据，实现对不同区域、不同监测指标的统一处理与关联挖掘，消除数据分布不均与局部信息缺失所带来的偏差；利用时空序列分析与空间差异分析方法，从多源数据中提取内在关联和潜在异常波动特征，从而在复杂条件下获得更加精确、全面的基础数据；通过数据增强技术对异常或缺失数据进行细致重构与补全，使监测数据在时空维度上保持连续与完整，不再因局部盲区或缺失点而影响整体质量判断。

本发明授权一种基于人工智能的建筑工程质量数据管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的建筑工程质量数据管理方法，其特征在于，包括步骤：S1，采集施工现场不同区域的多维质量数据，并基于空间数据熵和实时数据密度动态优化传感器布设，包括以下内容：首先，将整个施工现场按照划分为若干子区域；每个子区域设置多个关键监测点；根据每个关键监测点的具体需求，选择对应类型和精度的传感器，并设定其采样频率和数据传输间隔；基于空间数据熵与实时数据密度结合的优化算法，对传感器布设进行动态优化，具体过程如下：首先，计算施工现场各子区域的空间数据熵；随后，计算每个子区域的实时数据密度；结合空间数据熵和实时数据密度，构建优化决策函数，用于决定是否需要调整传感器布设；根据优化决策函数的值，若某子区域的优化决策函数大于预设阈值范围最大值，则在对应区域增加传感器数量；反之，若优化决策函数小于预设阈值范围最小值，则减少对应区域的传感器密度，节省资源；S2，识别并分析采集的质量数据，利用空间差异分析结合时空序列分析，提取各区域数据间的关联性和异常波动，分析是否存在数据异常；对采集到的多维质量数据进行预处理；构建各子区域之间的时空关联矩阵；采用互信息量来度量两个子区域间的非线性依赖关系；对时空关联矩阵进行奇异值分解，提取前M个主成分，计算每个子区域在主成分空间中的投影误差；对每个子区域进行综合评估，以判断是否存在数据异常：若空间差异指数超过设定的空间差异阈值，则对应子区域在质量指标上存在显著偏离；若投影误差超过设定的异常评分阈值，则对应子区域的质量数据存在显著异常波动；当一个子区域同时满足空间差异指数超过设定的空间差异阈值和投影误差超过设定的异常评分阈值时，判定对应区域存在数据异常；S3，若某一区域存在数据异常，则通过数据增强技术填补质量监测盲区，以保证数据的完整性与准确性。

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