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龍圖騰網獲悉陜西秦洲核與輻射安全技術有限公司申請的專利基于人工智能的多通道核電子學數據采集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：CN120178295B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510619387.7，技術領域涉及：G01T1/00；該發明授權基于人工智能的多通道核電子學數據采集系統是由李忠良;王吳偉;吳磊;成晨曦;林家駿;寧澳迪;屈方園;周琪軍設計研發完成，并于2025-05-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的多通道核電子學數據采集系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于人工智能的多通道核電子學數據采集系統，涉及技術領域，包括，對各檢測通道輸入的核輻射或X射線信號進行前端預處理；利用深度神經網絡對前端預處理后的信號提取特征，整合形成描述通道狀態的多維狀態向量；將多維狀態向量輸入深度強化學習模塊，確定各通道的采樣參數；建立各通道信號間依賴關系的相關性模型；對異常狀態的通道實施交叉補償，通過預測方法計算并應用校正因子；基于實時反饋數據，利用自進化多任務優化算法對各采樣參數進行聯合調節，構成閉環數據采集控制單元。本系統可以實現對多任務、多目標參數的自動聯合優化，解決了傳統方法中無法同時兼顧實時性、穩定性和多目標優化的問題。

本發明授權基于人工智能的多通道核電子學數據采集系統在權利要求書中公布了：1.基于人工智能的多通道核電子學數據采集系統，其特征在于：包括， 對各檢測通道輸入的核輻射或X射線信號進行前端預處理，包括噪聲抑制和基線校正； 利用深度神經網絡對前端預處理后的信號提取信噪比、信號峰值、噪聲均值特征，并整合形成描述通道狀態的多維狀態向量；其中多維狀態向量具體如下： st＝[SNRt,Peakt，NoiseMeant，envt]； 其中，st表示時刻t下檢測通道的多維狀態向量；SNRt為信噪比；Peakt為信號峰值；NoiseMeant為噪聲均值；envt為環境參數； 將多維狀態向量輸入深度強化學習模塊，根據多維狀態向量動態確定各通道的采樣參數；從系統輸入數據出發，通過前端信號處理和深度神經網絡，提取描述多通道檢測狀態的信息，并對動作空間進行明確界定， 動作定義具體如下： at＝Gt,Tt，gt； 其中，at表示在時刻t系統選擇的采樣參數組合；Gt為離散采樣速率；Tt為離散積分時間；gt為離散的信號放大倍數； 將狀態通過聚類方法離散化映射為離散類別； 采用深度Q網絡DQN對狀態與動作之間的關系進行建模，通過改進的Actor－Critic結構實現策略的更新和參數優化，同時引入跨通道正則化保證系統的平滑性與一致性； 采用Actor－Critic結構，通過時序差分更新來細化策略，同時引入正則化以保證跨通道決策的一致性： 為使系統能同時顧及數據質量，能耗和跨通道一致性，引入輔助網絡動態生成各項獎勵權重的機制，具體如下： 動態權重的生成如下所示： wu＝fust,at；φ，且； 其中，wu表示第u項獎勵的動態權重，由輔助網絡fust，at；φ計算，其中φ為輔助網絡的參數；歸一化條件保證所有權重總和為1； 綜合獎勵函數具體如下： ； 其中，Rst,at為系統在st狀態下采取at動作獲得的綜合獎勵；R1st,at為與數據質量對應的獎勵；R2st，at為能耗懲罰項；R3st，at為跨通道一致性相關獎勵； 為充分利用多通道檢測信息中的時空依賴性，采用自注意力機制實現跨通道信息的有效融合，從而為決策模塊提供更全面的輸入特征； 建立各通道信號間依賴關系的相關性模型，以識別異常信號； 對異常狀態的通道實施交叉補償，通過預測方法計算并應用校正因子； 基于實時反饋數據，利用自進化多任務優化算法對各采樣參數進行聯合調節，構成閉環數據采集控制單元。

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陜西秦洲核與輻射安全技術有限公司，其通訊地址為：710054 陜西省西安市西咸新區灃西新城中國西部科技創新港創科大廈12層；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”。