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龙图腾网获悉浙江嘉恒科创有限公司申请的专利基于分数阶长短期记忆网络的智能安全帽作业疲劳风险预警分类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：CN120408296B 。

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：202510432596.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于分数阶长短期记忆网络的智能安全帽作业疲劳风险预警分类方法是由于嘉庆;崔夏斌;朱梁宸;陈雁飞;汤赵伟;沙佳励;王斌超;吕斌;王欢;濮振宇;陈超;袁强;陈文鸿;顾伟平;徐超;徐建锋;李婷;钟奇峰;周竹菁;吴秀英设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分数阶长短期记忆网络的智能安全帽作业疲劳风险预警分类方法在说明书摘要公布了：本发明提出了基于分数阶长短期记忆网络的智能安全帽作业疲劳风险预警分类方法，涉及风险预警技术领域，进行疲劳体征数据的采集，获得疲劳体征采集数据，对所述疲劳体征采集数据进行分类，获得疲劳类别数据；对所述疲劳类别数据进行特征提取，获得疲劳特征提取数据；获取三种疲劳预警类别标签，将所述疲劳特征提取数据结合所述三种疲劳预警类别标签分别输入至分数阶长短期记忆网络进行训练，通过新型成吉思汗鲨鱼优化算法对训练过程进行参数寻优处理，获得网络优化数据；将所述网络优化数据输入至Softmax函数中，进而输出多类别概率数据，进行疲劳预警，本发明有效提升电力生产的安全性和可靠性。

本发明授权基于分数阶长短期记忆网络的智能安全帽作业疲劳风险预警分类方法在权利要求书中公布了：1.基于分数阶长短期记忆网络的智能安全帽作业疲劳风险预警分类方法，其特征在于，所述分类方法包括： S1、获取智能安全帽穿戴装置，对电力工作人员进行疲劳体征数据的采集，获得疲劳体征采集数据，根据预设疲劳类别对所述疲劳体征采集数据进行分类，获得疲劳类别数据； S2、通过精细复合多尺度分数阶反向散布熵对所述疲劳类别数据进行特征提取，获得疲劳特征提取数据； S3、获取三种疲劳预警类别标签，将所述疲劳特征提取数据结合所述三种疲劳预警类别标签分别输入至分数阶长短期记忆网络进行训练，通过新型成吉思汗鲨鱼优化算法对训练过程进行参数寻优处理，获得网络优化数据； S4、将所述网络优化数据输入至Softmax函数中，进而输出多类别概率数据，进行疲劳预警； 根据FrRDE结合精细复合多尺度方法获取精细复合多尺度分数阶反向散布熵； 精细复合多尺度分数阶反向散布熵的计算步骤如下： 粗粒化处理： 对于原时间序列,其在尺度因子为时的第个粗粒化序列由下式给出： ； 计算RCMFrRDE： ； 其中为尺度因子条件下第个散布模式； 对于每个尺度因子，RCMFrRDE的定义为： ； 其中； 其中，为类别个数，m为分量，d为L个时延，α为分数阶次； 其中，所述S3包括： 获取分数阶Softplus激活函数和数阶tanh激活函数； 对长短期记忆网络进行分数阶Softplus激活函数和数阶tanh激活函数的设置，获得带有分数阶Softplus激活函数和分数阶tanh激活函数的长短期记忆网络； 其中，所述对长短期记忆网络进行分数阶Softplus激活函数和数阶tanh激活函数的设置，包括： 使用零或小随机值初始化分数阶LSTM单元状态C和隐藏状态h； 将分数阶Softplus激活函数应用于当前输入和先前隐藏状态的加权和，来计算输入门激活； 将分数阶Softplus激活函数应用于当前输入和先前隐藏状态的加权和，进而确定遗忘门激活； 将分数阶tanh激活函数应用于当前输入和先前隐藏状态的加权和，获得候选者的单元状态； 将候选单元格状态、前一个单元状态和遗忘门进行组合，用以更新单元状态； 将分数阶Softplus激活函数应用于当前输入和先前隐藏状态的加权和，确定输出门激活； 将分数阶tanh激活函数应用于更新的单元状态乘以输出门，获得新的隐藏状态； 将发送到下一个时间步长并用作最终输出的信息存储与该隐藏状态中； 隐藏状态用于当前时间步长分数阶LSTM单元的输出； 对序列中的每个时间步进行重复操作。

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