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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利一种用于离子管剩余寿命预测的多模态神经网络计算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：CN121388490B 。

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：202511946432.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种用于离子管剩余寿命预测的多模态神经网络计算方法是由沈坤;黎成龙;王扬鹏;陈荣彬;陈昊鑫;付奇宣设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于离子管剩余寿命预测的多模态神经网络计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于离子管剩余寿命预测的多模态神经网络计算方法，包括以下步骤：分析离子管运行状态特性数据，提取数据模态特征；构建并训练多模态神经网络；采用多模态神经网络预测离子管剩余寿命。所设计的方法实现了对离子管剩余寿命的预测计算，具有与实际状态相匹配且计算准确的优势。

本发明授权一种用于离子管剩余寿命预测的多模态神经网络计算方法在权利要求书中公布了：1.一种用于离子管剩余寿命预测的多模态神经网络计算方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.分析离子管运行状态特性数据，提取数据模态特征； 所述离子管是指一种用于产生大气压低温等离子体的介质阻挡放电器件，该器件采用密闭玻璃管结构，玻璃管内衬金属薄片作为内电极，外部包裹不锈钢网作为外电极，通过在内外电极之间施加高电压，形成稳定的电晕放电；所述分析离子管运行状态特性数据是指分析表征离子管持续运行状态的数据，包括离子管的测量电压与总电压，其中测量电压与总电压分别代表离子管运行过程中的电荷量以及工作电压，通过测量电压与总电压绘制离子管的李萨如图，通过李萨如图表征离子管的运行状态；所述提取数据模态特征是指分析离子管运行过程中总电压与测量电压的时间序列数据，提取数据的趋势特征、频率特征以及关联特征，得到数据的多模态特征； S2.构建并训练多模态神经网络； 所述多模态神经网络是指采用离子管总电压、测量电压及其模态特征作为输入，实现对总电压与测量电压时间序列信号预测计算的长短期记忆神经网络LongShort-TermMemory,LSTM；所构建长短期记忆神经网络的结构为：输入层、LSTM层、全连接层、输出层，其中输入层的特征矩阵为500×6，包括6个特征，序列步长为500个点；LSTM层包括三层LSTM神经元，每层神经元个数分别为64、32及16，每层神经元计算的丢弃率均设置为20%；全连接层神经元个数为32，丢弃率设置为20%；输出层神经元个数为2个，分别输出总电压与测量电压信号；所述多模态神经网络的训练过程为：将获取的离子管总电压与测量电压及其模态特征数据构建样本数据集，样本数据集的规模为108万组数据，样本数据的时间跨度为15天；采用样本数据集训练并测试所构建的LSTM神经网络； S3.采用多模态神经网络预测离子管剩余寿命。

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