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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种具有学习式属性模式的关系数据库错误检测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：CN119848155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510322155.5，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权一种具有学习式属性模式的关系数据库错误检测方法是由韩希先;傅建;万晓珑;王金宝设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有学习式属性模式的关系数据库错误检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据库数据质量管理技术领域，具体涉及一种具有学习式属性模式的关系数据库错误检测方法。步骤：数据预处理，将输入数据序列用数据词元与模式词元交错构建的输入词元表示；错误识别，基于输入词元学习相应属性的属性域间独立和属性域内部共享的特征，并将学习内容存储在可学习模式模块和多头自注意力网络权重中以用于检测；可视化解释，提取多头自注意力网络内的注意力分数，以此构建输入词元和输出预测的关系，生成可视化注意力图。本发明的主要改进是属性模式感知的Transformer框架，学习关系表的数据值和其属性域结构的特征，用于检测给定数据集的数据错误，提高检测任务的准确性和效率，可视化错误检测的过程。

本发明授权一种具有学习式属性模式的关系数据库错误检测方法在权利要求书中公布了：1.一种具有学习式属性模式的关系数据库错误检测方法，其特征在于，步骤如下：S1、数据预处理，将输入数据序列用数据词元与模式词元交错构建的输入词元表示；S2、错误识别，基于输入词元学习相应属性的属性域间独立和属性域内部共享的特征，并将学习内容存储在可学习模式模块和多头自注意力网络权重中以用于检测；S3、可视化解释，提取多头自注意力网络内的注意力分数，以此构建输入词元和输出预测的关系，生成可视化注意力图；采用属性模式感知Transformer框架，该框架包括：数据预处理模块，配置有执行准词元排布算法与超参数设定算法的程序；模型结构模块，配置有以数据词元与模式词元交错排列作为输入，学习相应属性的属性域间独立和属性域内部共享的特征并进行存储学习，能够输出检测结果的程序；所述模型结构模块基于Transformer编码器架构，由六个相同的编码器堆叠层构成，每层编码器中设置多头自注意力和前馈层，所述多头自注意力和所述前馈层之间通过加和层标准化操作连接，最后一层编码器的输出端设有用于多层感知分类的MLP头；可解释性模块，配置有提取多头自注意力网络的参数，以此构建输入词元和输出预测的关系，生成可视化注意力图的程序。

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哈尔滨工业大学(威海)，其通讯地址为：264209 山东省威海市环翠区文化西路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”。