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龙图腾网获悉诺文科风机(北京)有限公司申请的专利基于联邦学习的矿井粉尘浓度跨区域预测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：CN120509551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510991193.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于联邦学习的矿井粉尘浓度跨区域预测方法及系统是由李宏业;陈睿;席梦博;姚凡;赵小曦;徐浩宇;解方明;李雨点设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的矿井粉尘浓度跨区域预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于矿井安全监测与智能控制技术领域，具体提供了基于联邦学习的矿井粉尘浓度跨区域预测方法及系统，方法主要包括：获取多个矿区的震动频谱、风速数据、温湿度数据，对震动频谱、风速数据、温湿度数据进行预处理，生成联邦标准化特征矩阵；基于联邦标准化特征矩阵，通过三维卷积提取空间特征、高危区域注意力加权及时序建模处理，生成多矿区联邦预测模型。本申请能够实现跨区域精准捕捉粉尘扩散动态，协同调度设备高效抑尘，助力新矿区快速构建精准预测与防控体系，有效提升了矿井粉尘治理的科学性、协同性与安全性。

本发明授权基于联邦学习的矿井粉尘浓度跨区域预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的矿井粉尘浓度跨区域预测方法，其特征在于，包括： 获取多个矿区的震动频谱、风速数据、温湿度数据，对震动频谱、风速数据、温湿度数据进行预处理，生成联邦标准化特征矩阵； 基于联邦标准化特征矩阵，通过三维卷积提取空间特征、高危区域注意力加权及时序建模处理，生成多矿区联邦预测模型； 将实时标准化特征矩阵输入多矿区联邦预测模型，执行粉尘浓度预测与粒子迁移仿真处理，生成粉尘迁移联动设备坐标集； 依据粉尘迁移联动设备坐标集，进行喷雾装置匹配优化与指令生成处理，形成抑尘效率分析报告；输入新矿区标准化特征矩阵至多矿区联邦预测模型，执行残差补偿与风险可视化处理，输出跨区域可视化预测报告； 其中，对震动频谱、风速数据、温湿度数据进行预处理，生成联邦标准化特征矩阵，包括： 对震动频谱、风速数据、温湿度数据进行时间戳校准及特征混淆处理，生成脱敏环境特征数据集； 对脱敏环境特征数据集执行震动异常过滤与风向离散化，生成预处理特征集； 融合预处理特征集，进行空值填充及归一化处理，生成标准化特征矩阵； 基于联邦标准化特征矩阵，通过三维卷积提取空间特征、高危区域注意力加权及时序建模处理，生成多矿区联邦预测模型，包括： 对各矿区标准化特征矩阵执行特征空间对齐，生成联邦输入数据集； 将联邦输入数据集输入三维卷积模块，输出掘进面空间特征图； 将掘进面空间特征图输入高危区域注意力模块，输出空间加权特征图； 将空间加权特征图输入长短期记忆网络，输出时空融合特征向量； 聚合各矿区时空融合特征向量，执行联邦参数融合与模型优化，生成优化联邦模型。

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