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龙图腾网获悉成都太阳高科技有限责任公司申请的专利一种建筑工程质量隐患的定位筛查方法及系统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：CN120561775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511038832.7，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种建筑工程质量隐患的定位筛查方法及系统是由罗健;冉强;吴涛;张强;苟春波;王浩然;匡思涛;杜俊设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建筑工程质量隐患的定位筛查方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种建筑工程质量隐患的定位筛查方法及系统，该方法通过获取建筑工程质量隐患的结构、材料、环境等参数并分类，运用多维异构建筑隐患数据筛查模型融合数据；基于优化的蝙蝠定位算法建立初始搜索种群，设定适应度函数评估个体，按迭代规则更新种群，直至满足终止条件输出隐患定位结果。过程中引入数据融合、适应度计算等多个模型，充分考虑参数权重、相关性及耦合关系。系统包含参数获取、数据融合处理等六个单元，各单元相互协作。本发明有效整合多源数据，精准定位建筑工程质量隐患，克服传统技术数据利用不足、定位不准的缺陷，实现建筑工程质量隐患高效精准筛查。

本发明授权一种建筑工程质量隐患的定位筛查方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种建筑工程质量隐患的定位筛查方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S1：获取建筑工程质量隐患的各项参数，将获取的各项参数按照数据类型划分为结构参数、材料参数和环境参数三类，所述结构参数涵盖建筑构件尺寸偏差、结构连接节点状况；材料参数包含材料强度、耐久性指标；环境参数涉及温湿度、荷载情况； 步骤S2：运用多维异构建筑隐患数据筛查模型，对划分后的结构参数、材料参数和环境参数进行数据融合处理，将不同维度、不同类型的数据整合为具有关联性的数据集合； 步骤S3：基于优化的蝙蝠定位算法，以融合后的数据集合为基础，在建筑工程的空间维度中建立初始搜索种群，确定初始搜索位置和搜索速度； 步骤S4：依据建筑工程质量隐患的各项参数设定适应度函数，对初始搜索种群中的每个个体进行适应度评估，判断与潜在质量隐患的匹配程度； 步骤S5：按照优化的蝙蝠定位算法的迭代规则，对初始搜索种群进行迭代更新，不断调整个体的位置和速度，逐步逼近建筑工程质量隐患的真实位置； 步骤S6：当满足预设的迭代终止条件时，输出当前搜索种群中适应度最优的个体位置，即为建筑工程质量隐患的定位结果； 所述步骤S2，多维异构建筑隐患数据筛查模型的数据融合过程采用如下模型公式： ； 其中，为融合后的数据集合；表示数据类型的数量，在本场景中，对应结构参数、材料参数和环境参数；为第类数据的权重系数，根据各类数据对建筑工程质量隐患筛查的重要程度设定；表示第类数据；为调节系数，用于控制数据间相关性对融合结果的影响程度；为第类数据和第类数据的协方差，反映数据间的协同变化程度；和分别为第类数据和第类数据的方差，衡量数据的离散程度； 所述步骤S4，所述适应度函数构建如下模型公式： ； 其中，为个体的适应度值；为建筑工程质量隐患参数的个数；为第个质量隐患参数的重要度系数，根据参数对质量隐患判断的关键程度设定；为个体对应第个质量隐患参数的预测值；为第个质量隐患参数的标准阈值。

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