买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国铁塔股份有限公司湖北省分公司申请的专利一种基于深度学习的空气质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：CN120892893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511394495.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于深度学习的空气质量监测方法是由车锋;易正鑫;蔡冰妹;陈源设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的空气质量监测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的空气质量监测方法，涉及空气质量监测技术领域，通过空气质量的历史监测数据构建历史样本数据以及其对应的空气质量标签；采用深度学习模型构建空气质量预测模型，根据历史样本数据以及其对应的空气质量标签，并采用多策略引导优化算法对空气质量预测模型进行训练，得到训练之后的空气质量预测模型；采集与历史样本数据的数据结构相同的实时样本数据，并采用训练之后的空气质量预测模型对实时样本数据进行识别，得到空气质量预测信息；根据空气质量预测信息生成空气质量监测报告，并将空气质量监测报告反馈至工作人员指定的设备中，通过深度学习技术实现空气质量的预测，提升了空气质量监测的时效性。

本发明授权一种基于深度学习的空气质量监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的空气质量监测方法，其特征在于，包括： 采集空气质量的历史监测数据，并根据空气质量的历史监测数据构建历史样本数据以及历史样本数据对应的空气质量标签； 采用深度学习模型构建空气质量预测模型，根据历史样本数据以及历史样本数据对应的空气质量标签，并采用多策略引导优化算法对空气质量预测模型进行训练，得到训练之后的空气质量预测模型，包括： 基于空气质量预测模型的超参数，生成包含多个个体的训练种群；其中，个体包括空气质量预测模型的全部待训练超参数； 根据历史样本数据以及其对应的空气质量标签获取每个个体的适应度，并根据适应度确定当前最优个体以及当前最差个体； 根据当前最优个体的适应度以及当前最差个体的适应度，采用多点引导搜索策略对个体进行多信息搜索，得到多信息搜索之后的个体； 采用链式记忆衰减引导搜索策略对多信息搜索之后的个体进行信息融合搜索为：将所述多信息搜索之后的个体按照适应度从大到小的顺序排列，得到排列之后的个体及其对应的序号；根据当前训练次数，并根据当前训练次数以及个体对应的序号确定排列之后的个体对应的更新维度；根据所述当前最优个体的适应度以及当前最差个体的适应度，确定排列之后的个体对应的记忆衰减因子；根据所述排列之后的个体对应的更新维度以及所述记忆衰减因子，采用链式结构对排列之后的个体进行信息融合搜索，得到信息融合搜索之后的个体； 采用量子引导搜索策略对信息融合搜索之后的个体进行自适应全局搜索为：获取信息融合搜索之后的个体对应的邻域最优个体；确定当前最优个体与信息融合搜索之后的个体之间的第一欧式距离以及确认信息融合搜索之后的个体与其对应的邻域最优个体之间的第二欧式距离；根据当前最优个体、邻域最优个体、第一欧式距离以及第二欧式距离，采用指数函数获取量子引导搜索参数；根据所述量子引导搜索参数，对所述信息融合搜索之后的个体进行自适应全局搜索，得到自适应全局搜索之后的个体； 判断训练次数是否大于最大训练次数，若是，则采用自适应全局搜索之后的个体进行下一次训练，否则根据自适应全局搜索之后的个体重新确定当前最优个体，得到目标个体，并根据目标个体获取训练之后的空气质量预测模型； 采集与历史样本数据的数据结构相同的实时样本数据，并采用训练之后的空气质量预测模型对实时样本数据进行识别，得到空气质量预测信息； 根据空气质量预测信息生成空气质量监测报告，并将空气质量监测报告反馈至工作人员指定的设备中，完成基于深度学习的空气质量监测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国铁塔股份有限公司湖北省分公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市江汉区绿柳路39号2栋2-12层(1)号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。