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龍圖騰網獲悉浙江優納特科學儀器有限公司申請的專利基于深度學習的防爆安全柜智能控制方法及系統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：CN120335312B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510798969.6，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權基于深度學習的防爆安全柜智能控制方法及系統是由許輝輝;陸飛峰;金晨設計研發完成，并于2025-06-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的防爆安全柜智能控制方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于深度學習的防爆安全柜智能控制方法及系統，涉及防爆安全柜控制技術領域，包括通過采集柜內多維狀態數據及環境圖像數據，利用動態離散小波變換和分段遞歸結構的多層因果卷積網絡進行狀態預測，采用孿生神經網絡和局部相似度區域生長算法進行異常目標檢測，結合高斯核函數從專家策略庫提取控制軌跡并優化，實現防爆安全柜的智能控制。本發明提高了狀態預測準確性、異常檢測靈敏度及控制策略適應性，增強了系統安全性。

本發明授權基于深度學習的防爆安全柜智能控制方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的防爆安全柜智能控制方法，其特征在于，包括： 采集防爆安全柜的柜內多維狀態數據和環境圖像數據； 對柜內多維狀態數據執行動態離散小波變換得到系數矩陣，通過自適應閾值優化得到優化特征向量，將優化特征向量輸入分段遞歸結構的多層因果卷積網絡，經殘差增強和動態重組，輸出安全柜內部狀態預測結果； 將環境圖像數據輸入孿生神經網絡，通過特征提取分支的多層級特征增強和融合，經度量學習分支的雙向度量損失優化，生成目標特征圖；基于局部相似度的區域生長算法分析目標特征圖，得到異常目標檢測結果； 基于安全柜內部狀態預測結果和異常目標檢測結果，采用高斯核函數從預設的專家策略庫提取控制軌跡，通過期望最大化和策略網絡優化，得到防爆安全柜的控制參數，包括： 將專家控制策略表示為狀態動作對序列，包含柜內狀態向量和控制動作向量，所述控制動作向量包含制冷功率參數、排氣頻率參數和鎖定力度參數； 將安全柜內部狀態預測結果和異常目標檢測結果構建為狀態向量，計算所述狀態向量與所述狀態動作對序列中狀態向量的歐式距離，將所述歐式距離代入高斯核函數得到相似度值，選取相似度值最高的預設數量的專家軌跡； 基于選取的專家軌跡通過期望最大化算法迭代計算高斯混合分布的混合權重參數、均值參數和協方差參數，直至對數似然函數值的變化量小于預設變化閾值，得到動作先驗概率分布； 將所述動作先驗概率分布輸入策略網絡，基于當前狀態計算控制獎勵值，將所述控制獎勵值與策略網絡輸出的概率分布之間的KL散度作為約束項，構建優化目標函數；基于所述優化目標函數計算梯度值，結合自適應學習率更新策略網絡參數，生成優化策略模型； 將當前狀態輸入所述優化策略模型，生成制冷功率參數值、排氣頻率參數值和鎖定力度參數值，確定防爆安全柜的控制參數； 根據控制參數執行防爆安全柜控制，當檢測到異常狀態時，觸發應急處置機制。

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