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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第六医学中心申请的专利基于多维度数据的高压氧舱管理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：CN116665873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310602307.8，技术领域涉及：G16H40/60；该发明授权基于多维度数据的高压氧舱管理方法及系统是由张敦晓;郭大志;潘树义设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维度数据的高压氧舱管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多维度数据的高压氧舱管理方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取目标高压氧舱的实时压力数据、氧浓度和供氧管理记录、预设故障类型的管理记录，进行级联学习，得到多个集成供氧校准模型、多个集成故障预测模型，并对比分析确定目标集成供氧校准模型、目标集成故障预测模型，对目标高压氧舱内的氧浓度以及所述实时压力数据进行分析，输出目标高压氧舱的供氧校准信息、故障预测信息，对所述目标高压氧舱进行多维管理。本发明解决了现有技术中高压氧舱进行管理时的准确性和使用安全性低的技术问题，达到了基于多维数据提高对高压氧舱进行管理的准确性和使用安全性的技术效果。

本发明授权基于多维度数据的高压氧舱管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多维度数据的高压氧舱管理方法，其特征在于，所述方法应用于智能管理系统，智能管理系统与压力检测装置、温度传感器通信连接，包括： 通过所述压力检测装置获取目标高压氧舱的实时压力数据，其中，所述实时压力数据具有温度属性； 基于气相色谱法对所述目标高压氧舱内的氧含量进行测定，确定目标高压氧舱内的氧浓度； 基于所述实时压力数据及其温度属性与所述目标高压氧舱内的氧浓度的映射关系，获取目标高压氧舱的供氧管理记录； 获取所述目标高压氧舱的管理日志，其中，所述目标高压氧舱的所述管理日志包括M次定期管理记录，其中，M为大于1的整数，并且所述M次定期管理记录中包括所述目标高压氧舱的供氧管理记录、预设故障类型的管理记录； 分析所述M次定期管理记录获取定期管理数据集，并对所述定期管理数据集进行级联学习，得到供氧管理校准模型集、目标故障预测模型集，其中，所述供氧管理校准模型集包括V个校准模型、所述目标故障预测模型集包括N个预测模型，其中，V为大于1的整数，N为大于1的整数； 分别对所述V个校准模型、所述N个预测模型进行集成融合分析，得到多个集成供氧校准模型、多个集成故障预测模型，并对比分析确定目标集成供氧校准模型、目标集成故障预测模型； 通过所述目标集成供氧校准模型、所述目标集成故障预测模型对所述目标高压氧舱内的氧浓度以及所述实时压力数据进行分析，输出所述目标高压氧舱的供氧校准信息、故障预测信息，对所述目标高压氧舱进行多维管理； 获取所述定期管理数据集，所述方法还包括： 获取预设分类编码标准； 基于所述预设分类编码标准对目标高压氧舱进行型号划分，得到型号划分结果； 随机提取所述型号划分结果中的氧舱类型，并设为目标氧舱类型； 匹配所述目标氧舱类型的供氧信息、故障信息，得到目标氧舱的供氧信息、故障信息，并组建氧舱供氧数据集、氧舱故障数据集； 将所述氧舱供氧数据集、所述氧舱故障数据集作为第一预设供氧类型、第一预设故障类型； 基于所述第一预设供氧类型、所述第一预设故障类型对所述M次定期管理记录进行遍历，匹配第一供氧记录、第一故障记录； 获取所述第一供氧记录、所述第一故障记录中的第一舱内氧浓度信息、第一舱内压力信息，并组合所述第一预设供氧类型、所述第一预设故障类型得到第一供氧训练数据组、第一故障训练数据组； 根据所述第一供氧训练数据组、所述第一故障训练数据组对定期管理数据集进行组建； 对比分析确定所述目标集成供氧校准模型、所述目标集成故障预测模型，所述方法还包括： 基于集成学习方法原理对所述V个校准模型、所述N个预测模型进行模型搭建，得到多个集成校准模型、多个集成预测模型； 根据所述定期管理数据集组建预测校准数据集、预测检验数据集，其中，所述预测校准数据集包含多组目标高压氧舱内的氧浓度信息、所述预测检验数据集包括多组目标高压氧舱内的压力信息； 所述多组目标高压氧舱内的氧浓度信息具备多个校准类型标识，所述多组目标高压氧舱内的压力信息具备多个故障类型标识； 依次通过所述多个集成校准模型、所述多个集成预测模型对所述多组目标高压氧舱内的氧浓度信息、所述多组目标高压氧舱内的压力信息进行预测，得到多个校准结果、多个预测结果； 将所述多个校准结果、所述多个预测结果依次与所述多个校准类型标识、所述多个故障类型标识进行对比，得到校准对比结果、故障对比结果； 分析所述校准对比结果、所述故障对比结果并分别确定最佳校准结果、最佳预测结果； 反向匹配得到所述最佳校准结果、所述最佳预测结果的集成预测模型，作为所述目标集成供氧校准模型、所述目标集成故障预测模型。

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