国家知识产权局信息显示，浙江大学、杭科智能信息技术（杭州）有限公司申请一项名为“一种基于自动因果发现与Shapley值的黑盒预测模型异常诊断方法”的专利，公开号CN122885732A，申请日期为2026年6月。

专利摘要显示，本发明公开了一种基于自动因果发现与Shapley值的黑盒预测模型异常诊断方法，属于工业人工智能与预测性维护领域。首先逐时刻采集目标变量真实值与多维度自变量，通过黑盒预测模型获得目标变量预测值，进一步得到预测误差；结合滑动窗口将采集数据构建为增强型训练数据集，将各时刻各维度自变量、目标变量预测值及预测误差作为节点构建因果图，并建立反事实生成器；当出现异常时，随机选取自变量组成子集，通过反事实生成器得到子集的价值函数；遍历全部子集后，采用因果Shapley值计算得到每个自变量相对贡献，位于前K个的自变量即为异常成因。本方法能够准确锁定驱动误差产生的源头变量，使得诊断结果具有明确的物理行动指导意义。

声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。

本文源自：市场资讯

作者：情报员