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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种水下机器人作业风险预测方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119647950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411711938.4，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种水下机器人作业风险预测方法、系统、设备及介质是由邹苏郦;户恒在设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下机器人作业风险预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种水下机器人作业风险预测方法、系统、设备及介质，涉及风险预测领域，该方法将待预测风险值向量输入至基础风险预测模型中得到第一风险等级预测值；利用层次分析法得到对应权重，并根据权重确定第二风险等级值；利用梯形模糊隶属函数计算各风险因子值的风险隶属度，并将最大风险隶属度对应的风险等级确定为离散风险等级值并输入至风险等级模糊映射模型中，得到第三风险等级预测值；统计不同风险等级的数量输入至基于风险等级数量统计的风险预测模型中，输出第四风险等级预测值；采用粒子群算法确定四种风险等级预测值的权重，从而确定水下机器人的综合作业风险值。本申请在有限数据下实现更高准确率的水下机器人作业风险预测。

本发明授权一种水下机器人作业风险预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种水下机器人作业风险预测方法，其特征在于，所述水下机器人作业风险预测方法包括： 获取水下机器人的待预测风险值向量；所述待预测风险值向量包括多个风险因子值； 将所述待预测风险值向量输入至基础风险预测模型中，得到第一风险等级预测值；所述基础风险预测模型是采用第一训练集对全连接神经网络模型进行训练得到的，所述第一训练集包括样本风险值向量和第一风险等级样本值； 利用层次分析法，对所述待预测风险值向量中的各风险因子值进行专家打分，得到各风险因子值对应的权重，并基于各风险因子值对应的权重和风险均分模型，确定所述待预测风险值向量对应的第二风险等级值； 利用梯形模糊隶属函数，分别计算所述待预测风险值向量中的各风险因子值对应的风险隶属度，并将各风险因子值的最大风险隶属度对应的风险等级，确定为对应的风险因子值的离散风险等级值； 将各风险因子值的离散风险等级值输入至风险等级模糊映射模型中，得到各风险因子值的第三风险等级预测值；所述风险等级模糊映射模型是采用第二训练集对所述全连接神经网络模型进行训练得到的，所述第二训练集包括样本风险因子值的离散风险等级值和对应的第三风险等级样本值； 统计各风险因子值的第三风险等级预测值中不同风险等级的数量，并将不同风险等级的数量输入至基于风险等级数量统计的风险预测模型中，输出第四风险等级预测值；所述基于风险等级数量统计的风险预测模型是采用第三训练集对所述全连接神经网络模型进行训练得到的，所述第三训练集包括样本风险因子值的第三风险等级样本值中不同风险等级的数量和的对应的第四风险等级样本值； 采用粒子群算法，分别确定第一风险等级预测值的权重、第二风险等级值的权重、第三风险等级预测值的权重以及第四风险等级预测值的权重，从而确定水下机器人的综合作业风险值。

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