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龙图腾网获悉生态环境部环境工程评估中心;中节能数字科技有限公司申请的专利大数据融合远程监管中小企业的方法、装置、设备及存储介质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：CN120893431B 。

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：202511431655.9，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权大数据融合远程监管中小企业的方法、装置、设备及存储介质是由董振龙;黄小赠;宋鹭;周广飞;赵昊岩;徐海红;吴哲;郝少阳;李博;吕晓君;洪臻设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本大数据融合远程监管中小企业的方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种大数据融合远程监管中小企业的方法、装置、设备及存储介质。涉及环境监管技术领域。该方法先获取正向文本数据，提取关键词并经TF‑IDF等处理得正向指标数据；再获取反向文本数据，经文本向量化、聚类等得反向指标数据。基于企业ID关联形成企业‑指标‑行为矩阵，筛选关键驱动指标，构建动态权重分配模型确定指标权重，对指标归一化后计算综合得分以确定企业等级，助力高效、精准的企业远程监管，为企业监管提供新的技术方案。

本发明授权大数据融合远程监管中小企业的方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种大数据融合远程监管中小企业的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取正向文本数据，提取多个关键词，基于所述关键词的TF-IDF值，从所述多个关键词中提取出若干第一高频关键词作为正向指标，对所述正向指标进行特征映射和数值化，得到正向指标数据；其中，所述正向文本数据包括生产工艺水平报告、污染治理技术水平报告、行业绿色发展水平报告和或区域位置影响评估报告，所述正向指标数据包括企业ID、正向指标和正向量化数值，所述正向量化数值为正向指标映射的企业生产参数对应的数值； 获取反向文本数据，对所述反向文本数据进行文本向量化得到文本向量矩阵，对所述文本向量矩阵进行聚类，确定第二高频关键词，对所述第二高频关键词进行特征映射和数值化，得到反向指标数据；其中，所述反向文本数据包括环保处罚案情记录、排放量超标记录和或治理设施异常报告，所述反向指标数据包括企业ID、反向指标和反向量化数值，所述反向指标为第二高频关键词，所述反向量化数值为所述反向指标映射的企业生产参数对应的数值； 基于所述正向文本数据和反向文本数据，根据企业ID关联，形成企业-指标-行为矩阵，根据所述企业-指标-行为矩阵进行相关性分析，以筛选出至少一个第一关键驱动指标和至少一个第二关键驱动指标； 构建动态权重分配模型，将所述第一关键驱动指标和第二关键驱动指标输入至所述动态权重分配模型中，确定各个第一关键驱动指标和第二关键驱动指标的权重； 对各个第一关键驱动指标和第二关键驱动指标对应的正向量化数值和反向量化数值进行归一化，并基于各个第一关键驱动指标和第二关键驱动指标的权重，计算得到综合得分，根据所述综合得分确定企业所属等级； 根据所述企业-指标-行为矩阵进行相关性分析，以筛选出至少一个第一关键驱动指标和至少一个第二关键驱动指标，包括： 采用皮尔逊相关系数计算每个正向指标与反向指标相关性的绝对值，按降序排列，得到第一特征重要性排序序列； 采用互信息计算每个正向指标与反向指标的互信息值，按降序排列，得到第二特征重要性排序序列； 采用LASSO回归提取模型中非零系数的每个正向指标及其绝对值和每个反向指标及其绝对值，按降序排列，得到第三特征重要性排序序列； 保留在第一特征重要性排序序列、第二特征重要性排序序列和第三特征重要性排序序列中均排序超过预设值的正向指标和反向指标作为第一关键驱动指标和第二关键驱动指标； 所述动态权重分配模型包括正向通道Transformer模型、反向通道Transformer模型、融合层和输出层；其中，所述正向通道Transformer模型的输入为第一关键驱动指标的BERT嵌入，输出关键词的潜在表示；所述反向通道Transformer模型输入第二关键驱动指标的Word2Vec嵌入，输出违规行为的潜在表示；所述融合层将关键词的潜在表示和违规行为的潜在表示拼接，使用多头注意力机制计算关键词的潜在表示和违规行为的潜在表示的动态关联权重，通过所述输出层输出每个第一关键驱动指标和第二关键驱动指标的权重。

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生态环境部环境工程评估中心;中节能数字科技有限公司，其通讯地址为：100041 北京市石景山区实兴大街15号院；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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