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龙图腾网获悉迈拓仪表股份有限公司申请的专利基于云中心神经网络的自优化超声波流量监测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：CN121009401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511543453.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于云中心神经网络的自优化超声波流量监测方法是由王伟;王志伟;陈志伟;邵文强设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云中心神经网络的自优化超声波流量监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于云中心神经网络的自优化超声波流量监测方法，包括如下子步骤：S1：采集原始数据并进行轻量化预处理；S2：云中心接收数据并进行数据存储和特征补充；S3：云中心神经网络模型的训练与优化；S4：下发最优神经网络模型并进行本地流量计算；S5：基于误差结果对模型进行优化；本方法引入云中心的深度神经网络来进行流量预测，将数据上传至云端，超声波流量计不再受限于设备的计算能力，提高计算精度，改善了对复杂流动状态和工况变化的适应能力，从而减少测量误差；通过云中心进行数据存储，并与全局知识库关联，不同设备间共享数据和经验，减少了人为经验依赖，解决了设备依赖局部经验的问题。

本发明授权基于云中心神经网络的自优化超声波流量监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云中心神经网络的自优化超声波流量监测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：采集原始数据并进行轻量化预处理； S11：按照设定的采样频率进行原始数据采集； 事先在现场管道上部署多个超声波流量计，超声波流量计通过传感器组按照设定的采样频率同步采集原始数据； S12：对采集的原始数据进行轻量化预处理； 将轻量化预处理后的原始数据进行数据压缩，压缩完成后和提取的基础特征打包上传到云中心； S2：云中心接收数据并进行数据存储和特征补充； 云中心与全局知识库关联，基于全局知识库中的信息对接收的数据进行特征补充，构成多维特征向量； S3：云中心神经网络模型的训练与优化； S31：部署神经网络模型并进行训练； S32：对训练完成的神经网络模型进行优化，得到最优神经网络模型； S4：下发最优神经网络模型并进行本地流量计算； S41：云中心将训练好的最优神经网络模型下发到超声波流量计； 包括定期下发和触发式下发两种下发方式； 云中心中事先设定预测误差超过设定阈值的特定条件； 未检测到特定条件时按照设定的周期将最优神经网络模型下发至超声波流量计； 当检测到预设的特定条件时，立即下发最优神经网络模型至超声波流量计； S42：输出预测流速值，并基于预测流速值得到预测流量值； S5：基于误差结果对最优神经网络模型进行优化； S51：进行误差分析并得到关键训练样本； S52：对最优神经网络模型进行增量训练。

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