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龍圖騰網獲悉重慶郵電大學申請的專利一種壓縮感知域下基于改進的PSO-LSTSVM的流體管道泄漏識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115496103B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211171673.4，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種壓縮感知域下基于改進的PSO-LSTSVM的流體管道泄漏識別方法是由李帥永;代正栩;蔡夢嵌;張超;曾建新;張旭云濤設計研發完成，并于2022-09-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種壓縮感知域下基于改進的PSO-LSTSVM的流體管道泄漏識別方法在說明書摘要公布了：本發明屬于流體管道泄漏檢測領域，具體涉及一種壓縮感知域下基于改進的PSO?LSTSVM的流體管道泄漏識別方法，該方法包括：獲取流體管道信號，對流體管道信號進行壓縮感知處理，得到壓縮信號；對壓縮信號進行特征提取，得到特征數據集；采用改進的PSO?LSTSVM模型對特征數據集中的特征數據進行處理，得到識別結果；本發明提出了一種衰減變幅策略，通過該策略對慣性權重、學習因子等參數進行動態變化，以平衡粒子群優化算法在搜索過程中的全局搜索和局部搜索能力的關系，避免優化算法陷入局部最優解，提高其收斂效率，最終用其優化LSTSVM，以實現識別模型的性能提升。

本發明授權一種壓縮感知域下基于改進的PSO-LSTSVM的流體管道泄漏識別方法在權利要求書中公布了：1.一種壓縮感知域下基于改進的PSO-LSTSVM的流體管道泄漏識別方法，其特征在于，包括：獲取流體管道信號，對流體管道信號進行壓縮感知處理，得到壓縮信號；對壓縮信號進行特征提取，得到特征數據集，其中特征數據集包括泄漏特征集和非泄漏特征集；將特征數據集輸入道改進的PSO-LSTSVM模型中，并通過5折交叉驗證的方法對模型進行訓練和測試；獲取待檢測的流體管道信號，將待檢測的流體管道信號輸入到訓練好的改進PSO-LSTSVM模型中，得到識別結果； 采用改進的PSO優化算法對最小二乘孿生支持向量機中的參數進行優化包括： 步驟1：初始化改進PSO優化算法的相關參數，所述相關參數包括種群大小、粒子維數、粒子位置和速度、粒子群的個體最優值和全局最優值，其中粒子維數代表優化參數個數； 步驟2：根據相關參數計算每個粒子的適應度函數值，即每個粒子對應的識別模型LSTSVM的準確率； 步驟3：采用衰減變幅策略分別對慣性權重、個體學習因子以及全局學習因子進行更新； 步驟4：根據更新后的慣性權重、個體學習因子和全局學習因子對粒子的速度和位置進行更新，且迭代次數加1； 步驟5：判斷當前迭代次數與設置的迭代次數的大小，若小于設置的迭代次數，則返回步驟2，否則執行步驟6； 步驟6：輸出全局最優值所對應的全局最優粒子位置，該粒子位置即為LSTSVM的最優參數值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區南山街道崇文路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。