杭州电子科技大学徐晓滨获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于自适应滑窗LSTM的滨海河网污染物证据融合预警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：CN120012015B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510095307.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于自适应滑窗LSTM的滨海河网污染物证据融合预警方法是由徐晓滨;史俊涛;李锋;郭豪豪;黄进刚;张力天;王自明;尤爱菊设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自适应滑窗LSTM的滨海河网污染物证据融合预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应滑窗LSTM的滨海河网污染物证据融合预警方法，该方法首先通过传感器得到污染物指标的特征序列，并构建关于污染物指标的注意力机制长短时记忆网络模型AM‑LSTMii，根据特征序列，得到污染物指标的特征预测值。其次构建自适应滑窗调节模型，得到t+1时刻AM‑LSTMii的滑窗大小，并对滑窗调节模型和AM‑LSTMii模型的参数进行迭代优化。最后构建关于污染物指标的污染等级模糊隶属度模型，根据污染物指标的特征预测值，获取污染物等级的信度分布，进行加权融合，根据融合后获得的信度分布进行超限报警。本发明提高了特征序列预测的准确性，准确高效的完成河网污染物的预警。
本发明授权一种基于自适应滑窗LSTM的滨海河网污染物证据融合预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应滑窗LSTM的滨海河网污染物证据融合预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、通过传感器获取滨海河网个污染物指标数据进行预处理，得到第个污染物指标的特征序列； 步骤2、构建关于污染物指标的注意力机制长短时记忆网络模型，输入为特征序列、个特征值的统计特性和当前时刻的特征取值，输出为未来+1时刻特征预测值，据此得到污染物指标的特征预测值； 步骤3、构建关于的自适应滑窗调节模型，基于时刻特征预测值，输出为+1时刻的滑窗大小，并用于步骤2中； 步骤4、利用历史特征样本对模型和模型的参数进行迭代优化，使得的预测结果逼近真实值； 步骤5、构建关于污染物指标的污染等级模糊隶属度模型，将迭代后的对于的特征预测值带入模型，获取污染物等级的信度分布； 步骤6、将各污染物指标的污染物等级信度分布进行加权融合，根据融合后获得的信度分布进行超限报警。
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