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龍圖騰網(wǎng)獲悉達州職業(yè)技術(shù)學(xué)院;四川華百草農(nóng)業(yè)科技有限公司申請的專利基于人工智能的石菖蒲存儲環(huán)境監(jiān)測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120541448B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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?zhí)?專利號為：202511046559.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/20；該發(fā)明授權(quán)基于人工智能的石菖蒲存儲環(huán)境監(jiān)測方法及系統(tǒng)是由敬小莉;汪林;郭涵;帥小翠;李光明;張小衛(wèi);潘虹;任曉靜設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于人工智能的石菖蒲存儲環(huán)境監(jiān)測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于人工智能的石菖蒲存儲環(huán)境監(jiān)測方法及系統(tǒng)，方法包括存儲數(shù)據(jù)采集、存儲數(shù)據(jù)優(yōu)化、建立石菖蒲存儲環(huán)境評估模型和石菖蒲存儲環(huán)境監(jiān)測。本發(fā)明屬于存儲監(jiān)測領(lǐng)域，具體是指基于人工智能的石菖蒲存儲環(huán)境監(jiān)測方法及系統(tǒng)，本方案通過引入共享編碼器提取存儲石菖蒲存儲樣本的深度特征，通過協(xié)方差校準(zhǔn)和子域均值校準(zhǔn)，更完整地復(fù)刻石菖蒲存儲指標(biāo)之間的相關(guān)模式；并在生成器損失中加入動態(tài)權(quán)重調(diào)度，根據(jù)狀態(tài)嚴(yán)重度評分動態(tài)放大標(biāo)簽的校準(zhǔn)力度，提高對極端環(huán)境的敏感度和可信度；通過特征空間聚合度量化，聚焦易混淆狀態(tài)，并引入偏差增益項，自適應(yīng)調(diào)整各類別梯度貢獻，邊界存儲樣本更易被捕獲；進而提高石菖蒲存儲環(huán)境監(jiān)測可靠性。

本發(fā)明授權(quán)基于人工智能的石菖蒲存儲環(huán)境監(jiān)測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于人工智能的石菖蒲存儲環(huán)境監(jiān)測方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： 步驟S1：存儲數(shù)據(jù)采集；采集石菖蒲在倉儲狀態(tài)下的傳感器數(shù)據(jù)，構(gòu)建初始存儲數(shù)據(jù)集； 步驟S2：存儲數(shù)據(jù)優(yōu)化；基于初始存儲數(shù)據(jù)集和條件生成網(wǎng)絡(luò)，通過全局協(xié)方差、子域均值校準(zhǔn)和動態(tài)權(quán)重調(diào)度進行對抗訓(xùn)練以生成合成數(shù)據(jù)，得到存儲數(shù)據(jù)集； 步驟S3：建立石菖蒲存儲環(huán)境評估模型；基于存儲數(shù)據(jù)集和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過各存儲狀態(tài)石菖蒲存儲樣本在特征空間的聚合度差異設(shè)計存儲損失函數(shù)，進而完成石菖蒲存儲環(huán)境評估模型的建立； 步驟S4：石菖蒲存儲環(huán)境監(jiān)測；基于石菖蒲存儲環(huán)境評估模型，對實時采集石菖蒲在倉儲狀態(tài)下的傳感器數(shù)據(jù)進行存儲環(huán)境監(jiān)測； 在步驟S2中包括步驟S22：特征提取編碼設(shè)計；用共享編碼器f·將原始數(shù)據(jù)映射到深度特征空間，供分布校準(zhǔn)使用；合成數(shù)據(jù)域；實測數(shù)據(jù)域；特征矩陣表示為：；其中，是合成數(shù)據(jù)域中的數(shù)據(jù)，是由生成器得到的傳感器數(shù)據(jù)；是實測數(shù)據(jù)域中的數(shù)據(jù)，是采集到的傳感器數(shù)據(jù)；和分別是合成數(shù)據(jù)域數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)域數(shù)據(jù)的特征矩陣；和分別是第一個和第個合成數(shù)據(jù)域數(shù)據(jù)；和分別是第一個和第個實測數(shù)據(jù)域數(shù)據(jù)。

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