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龙图腾网获悉兰州空间技术物理研究所申请的专利一种基于智能融合算法的离子电推进束流闪烁自动分类方法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：CN116681937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310651625.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于智能融合算法的离子电推进束流闪烁自动分类方法是由吴辰宸;耿海;王润福;王紫桐;贺亚强;李婧;孙新锋;蒲彦旭;吕方伟;陈浩设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能融合算法的离子电推进束流闪烁自动分类方法在说明书摘要公布了：本申请涉及空间电推进技术领域，具体而言，涉及一种基于智能融合算法的离子电推进束流闪烁自动分类方法，根据离子电推进发生束流闪烁时的样本电参数数据和样本示波器图像，分别建立束流闪烁电参数训练数据集D1和图像训练数据集D2；使用DBSCAN算法对数据集D1聚类，形成束流闪烁引发位置特征集；使用卷积神经网络对数据集D2分类，形成束流闪烁分类网络架构；结合束流闪烁引发位置特征集和束流闪烁分类网络架构，获取待分类束流闪烁电参数数据和待分类示波器图像；判断得到待分类束流闪烁电参数数据的引发位置和待分类示波器图像的束流闪烁类型。本申请能够增加识别束流闪烁时效性和效率、节省人工成本，大大提升离子电推进可靠性。

本发明授权一种基于智能融合算法的离子电推进束流闪烁自动分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能融合算法的离子电推进束流闪烁自动分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取离子电推进发生束流闪烁时的样本电参数数据，建立束流闪烁电参数训练数据集D1； 所述D1包含离子电推进运行过程中发生束流闪烁时的屏栅电流、加速栅电流以及减速栅电流数据； 步骤2：获取样本示波器图像，建立图像训练数据集D2； 所述D2中的图像包含束流闪烁发生时刻的短时示波器图像，图像内容是屏栅电流、加速栅电流和减速栅电流的时变曲线，图像类型按照屏栅电流、加速栅电流、减速栅电流的峰值时序和放电形式进行分类标注； 步骤3：使用DBSCAN算法对所述数据集D1聚类，获得k个簇，表示引发束流闪烁的k种不同位置，分别以束流闪烁引发位置标注簇的类型，形成束流闪烁引发位置特征集； 步骤4：使用卷积神经网络对所述数据集D2细分，提取示波器束流闪烁二维图像的深度学习特征，训练形成束流闪烁分类网络架构； 步骤5：结合所述束流闪烁引发位置特征集和所述束流闪烁分类网络架构，形成束流闪烁自动分类器； 步骤6：获取待分类束流闪烁电参数数据和待分类示波器图像输入所述束流闪烁自动分类器； 步骤7：根据所述束流闪烁引发位置特征集，判断束流闪烁的引发位置，得到待分类束流闪烁电参数数据的引发位置数据； 计算分类样本p与k个簇中心的距离，得出距离最小的是簇中心x，再遍历x所有成员，判断p是否在至少一个成员的ε邻域内，如是在邻域内，则p属于该簇，输出所述引发位置数据为x；若不在邻域内，则p是数据异常点，输出所述引发位置数据为异常； 步骤8：根据所述束流闪烁分类网络架构，判断束流闪烁类型，得到所述待分类示波器图像的束流闪烁类型数据； 步骤9：输出所述引发位置数据和所述束流闪烁类型数据。

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