買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉泰華智慧產(chǎn)業(yè)集團(tuán)股份有限公司申請(qǐng)的專利基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的橋梁承重監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)識(shí)別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120067956B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510541078.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的橋梁承重監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)識(shí)別方法是由潘經(jīng)緯;劉剛;王茂健;張洪志;馬述浩;袁慧;滕榮華;馬述杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-28向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的橋梁承重監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)識(shí)別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的橋梁承重監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)識(shí)別方法，屬于自然語言處理與數(shù)據(jù)識(shí)別領(lǐng)域。其包括以下步驟：采集橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)；對(duì)橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)注；對(duì)標(biāo)注好的橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理的橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)；構(gòu)建橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)異常識(shí)別模型，模型采用基于多目標(biāo)損失函數(shù)的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的模型；將新采集的橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的模型中，得到模型的輸出結(jié)果，判斷橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)是否存在異常；將異常識(shí)別結(jié)果及監(jiān)測(cè)指標(biāo)反饋給知識(shí)圖譜系統(tǒng)，給出輔助決策。本發(fā)明能夠提高在復(fù)雜工況下的模型適應(yīng)性和魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的橋梁承重監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的橋梁承重監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.通過在橋梁結(jié)構(gòu)上安裝多個(gè)振動(dòng)傳感器，采集橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)； S2.對(duì)橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)注； S3.對(duì)標(biāo)注好的橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理的橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)；預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、去噪和標(biāo)準(zhǔn)化； S4.構(gòu)建橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)異常識(shí)別模型，模型采用基于多目標(biāo)損失函數(shù)的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型，損失函數(shù)加入拓?fù)浔３謸p失和泛化損失，并通過自適應(yīng)樣本權(quán)重分配機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)整異常樣本的權(quán)重；將預(yù)處理的橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)輸入到模型中，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的模型；所述多目標(biāo)損失函數(shù)作為極限學(xué)習(xí)機(jī)訓(xùn)練過程的總損失函數(shù)，包括分類損失、拓?fù)浔３謸p失和泛化損失； 所述分類損失定義為交叉熵?fù)p失；所述拓?fù)浔３謸p失采用最小化拓?fù)浔３謸p失，公式表示如下： ， 其中，表示拓?fù)浔３謸p失，和分別表示隱含層輸出的第個(gè)和第個(gè)樣本，表示第個(gè)和第個(gè)樣本的鄰域關(guān)系矩陣權(quán)重，表征第個(gè)和第個(gè)樣本的相似度；所述鄰域關(guān)系矩陣權(quán)重的計(jì)算方式結(jié)合橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)的時(shí)空相關(guān)性與局部流形密度特性，采用自適應(yīng)雙模態(tài)相似度度量方法進(jìn)行計(jì)算，通過特征空間高斯核與時(shí)空衰減函數(shù)的乘積，同時(shí)捕獲橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)非線性特征和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的物理約束； 所述泛化損失通過模型的輸出層權(quán)重的正則化定義，公式表示如下： ， 其中，表示泛化損失，表示正則化系數(shù)，控制泛化損失在整體損失函數(shù)中的比重，表示極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸出層權(quán)重，表示L2范數(shù)，表示自適應(yīng)樣本權(quán)重?fù)p失，所述自適應(yīng)樣本權(quán)重?fù)p失通過分析橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)的時(shí)域和頻域特征屬性，自動(dòng)為每個(gè)樣本分配權(quán)重，使模型注重異常時(shí)刻的橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)；表示多層次流形學(xué)習(xí)約束，所述層次流形學(xué)習(xí)約束在不同層次上捕捉橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)的全局和局部結(jié)構(gòu)，使模型全面地理解數(shù)據(jù)的流形特性； S5.對(duì)新采集的橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，輸入到訓(xùn)練好的模型中，得到模型的輸出結(jié)果，判斷橋梁承重監(jiān)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)是否存在異常； S6.將異常識(shí)別結(jié)果及監(jiān)測(cè)指標(biāo)反饋給知識(shí)圖譜系統(tǒng)，給出輔助決策。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人泰華智慧產(chǎn)業(yè)集團(tuán)股份有限公司，其通訊地址為：250100 山東省濟(jì)南市歷下區(qū)和平路47號(hào)誠基中心22號(hào)-32號(hào)樓470；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。