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龙图腾网获悉苏州安芯智联科技有限公司申请的专利基于多传感器的本体监测破坏性测试数据标注与建模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：CN116010837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211620934.6，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于多传感器的本体监测破坏性测试数据标注与建模方法是由陈岚;孔德春设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器的本体监测破坏性测试数据标注与建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多传感器的本体监测破坏性测试数据标注与建模方法，包括以下步骤：建立防爆专用实验舱，对受试材质进行测试；所述防爆专用实验舱包括粒子浓度传感器、温度传感器、程控加温台、电弧发生器、焖烧炉；使用云平台搜集实验数据，分别对常态数据和破坏性实验数据进行标注，通过k‑means聚类、均值统计、LSTM算法对数据进行建模和分析。本发明解决了火灾预警算法常规技术中异常数据搜集困难，效率低的问题。

本发明授权基于多传感器的本体监测破坏性测试数据标注与建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器的本体监测破坏性测试数据标注与建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、建立防爆专用实验舱，对受试材质进行测试；所述防爆专用实验舱包括粒子浓度传感器、温度传感器、程控加温台、电弧发生器、焖烧炉； 步骤2、使用云平台搜集实验数据，分别对常态数据和破坏性实验数据进行标注，通过k-means聚类、箱线图、LSTM算法对数据进行建模和分析； 所述步骤2具体包括以下步骤： 步骤2.1、数据采集和清洗； 步骤2.2、常态数据标注，破坏性实验数据标注； 步骤2.3、k-means分类常态数据，箱线图对聚类数据取阈值； 步骤2.4、对数据进行预测训练； 步骤2.5、对预测趋势做箱线图分析； 所述步骤2.3具体包括以下步骤： 步骤2.3.1、提取常态数据集，按年度、季度、月度进行切割，做5分类的k-means聚类； 步骤2.3.2、提取常态数据，按照环境温度进行聚类，将一年中的环境温度进行聚类，每5摄氏度做一个分类对浓度数据做聚类； 步骤2.3.3、对步骤2.3.2所得的浓度聚类进行箱线图分析，剔除异常数值，获取常态上限阈值； 所述步骤2.4中所述对数据进行预测训练包括：对年度、季度、月度数据进行预测训练，采用三个周期循环； 所述步骤2.4具体包括以下步骤： 步骤2.4.1、使用LSTM算法对常态数据集、异常数据集进行建模，包括按年、按月、按周、按日、每6小时、每一小时、30分钟和15分钟趋势预测模型； 步骤2.4.2、将时间序列转化为可监督学习，改变观察角度，将特征族按照时间序列进行排布； 所述步骤2.5中所述对预测趋势做箱线图分析包括：对各个时间周期模型预测趋势做箱线图分析，对当前数据应用箱线图上限进行异常判断，使用时间窗口累积判断。

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