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龙图腾网获悉南京埃德伯格智能技术有限公司申请的专利一种气瓶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：CN120354081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510492308.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种气瓶管理方法及系统是由杨勇;谢友为;朱成杰设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种气瓶管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种气瓶管理方法及系统包括，从每种材质的气瓶中获取时序数据、材质特征以及维护记录，基于时序数据、材质特征以及维护记录，采用PC算法，建立气瓶寿命预测任务，根据建立的气瓶寿命预测任务，筛选出影响气瓶寿命的相关特征；将相关特征送入图卷积神经网络模型中进行融合，根据融合后的特征数量进行知识迁移，得到对每种材质气瓶的寿命预测结果；通过对知识迁移效果进行评估和优化，从而提高每种材质气瓶寿命预测的准确性，实现气瓶管理的智能化；本发明通过采用元学习模型和深度残差网络实现了从数据丰富的气瓶到稀有材质气瓶的深层知识传递，并通过输出气瓶寿命预测，对气瓶进行统一管理，为智能化气瓶管理提供了基础。

本发明授权一种气瓶管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种气瓶管理方法，其特征在于，包括： 从每种材质的气瓶中获取时序数据、材质特征以及维护记录，基于所述时序数据、材质特征以及维护记录，采用PC算法，建立气瓶寿命预测任务，根据建立的气瓶寿命预测任务，筛选出影响气瓶寿命的相关特征； 所述采用PC算法，建立气瓶寿命预测任务，根据建立的气瓶寿命预测任务，筛选出影响气瓶寿命的相关特征，包括： 对每种材质的气瓶定义不同的基础采集特征，形成每种材质气瓶下的不同基础采集特征的数据集D； 通过PC算法，从所述数据集D中推断出每种材质气瓶下的基础采集特征与其对应气瓶寿命之间的因果关系，生成有向无环图； 对于每个基础采集特征，计算其在对应气瓶寿命的平均因果效应值以及互信息值； 通过所述平均因果效应值以及所述互信息值，定义重要性得分，选取重要性得分最高的前k个基础采集特征； 其中，k由基础采集特征的总个数和每种材质气瓶的个数所决定； 将所述相关特征送入图卷积神经网络模型中进行融合，根据融合后的特征数量进行知识迁移，得到对每种材质气瓶的寿命预测结果； 通过对知识迁移效果进行评估和优化，从而提高每种材质气瓶寿命预测的准确性，实现气瓶管理的智能化； 所述对知识迁移效果进行评估和优化，包括： 在采用知识迁移的情况下，将验证集输入至元学习模型中，得到源域预测值，通过计算误差指标MES，将所述源域预测值与所述验证集进行比对，得到源域精度；将查询集输入至元学习模型中，得到目标域预测值，通过计算误差指标MES，将所述目标域预测值与所述查询集进行比对，得到目标域精度； 将所述源域精度和目标域精度与不采用知识迁移情况下的元学习模型进行计算，若计算结果大于1，则说明知识迁移能够提高元学习模型对于每种材质气瓶寿命预测的准确性，否则说明知识迁移效果不理想，需要重新建立深度残差网络。

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