Alerta

基于阳极状态预测的燃料电池主动防反极能量管理方法

Resumen de: CN122417960A

本发明适用于交通运输和能量管理技术领域，提供了基于阳极状态预测的燃料电池主动防反极能量管理方法，包括：构建电化学‑流体耦合模型，结合EKF观测器实时估计阳极出口端最低氢气浓度及反极风险因子；以氢耗最小化为目标，将反极风险因子作为惩罚项并设置多约束，构建滚动优化问题；采用SQP算法求解最优功率分配序列并执行；利用反极风险因子、单电池电压标准差及健康状态衰减率，通过Mamdani模糊逻辑规则动态调整氢气浓度安全阈值并反馈至求解器。本发明在线量化反极风险并嵌入模型预测控制，自适应调整安全阈值，主动预防反极，提高燃料电池系统的安全性、经济性与耐久性。

一种基于模糊强化学习的网络化无人艇分层优化编队控制系统

Resumen de: CN122411549A

本发明涉及网络化无人艇系统的协同控制与优化技术领域，具体的为一种基于模糊强化学习的网络化无人艇分层优化编队控制系统，包括估计层和控制层；其中估计层包括目标优化模块、网络通信模块和预定义时间估计器模块，控制层包括跟踪误差计算模块、性能指标函数模块、模糊逻辑系统逼近模块、强化学习Actor‑Critic网络模块、最优跟踪控制器模块、虚拟控制模块和网络化无人艇动力学建模模块；本发明通过目标任务优化驱动，利用预定义时间估计器快速形成编队构型，借助模糊强化学习自适应优化控制策略实现对估计信息的精确跟踪，有效构建了估计层快速构型与控制层优化跟踪的优势，在保证系统整体性能的同时，显著降低了能量消耗，提升了响应速度与控制鲁棒性。

电、气、冷、热供电系统互补代替分析系统及方法

Resumen de: CN122418813A

本申请公开了电、气、冷、热供电系统互补代替分析系统及方法，涉及智能储能技术领域，解决了现有技术在进行能源转换时，只能在两种能源之间进行转换，存在一定的局限性技术问题；本申请包括：数据采集模块以及与之相连的能源转换模块；所述数据采集模块，用于采集每个能源单元的运行数据；所述能源转换模块，用于基于能源单元的运行数据对能源进行快速转换控制；实现能源的综合优化利用，大大提升了能源系统的整体性能和经济效益。

面向车联网边缘计算的感知上下文任务卸载方法

Resumen de: CN122395663A

本发明涉及车联网边缘计算技术领域，特别涉及到面向车联网边缘计算的感知上下文任务卸载方法，包括：构建上层模糊逻辑控制器和下层强化学习决策模型；获取当前时间和待处理任务紧急度并输入上层模糊逻辑控制器，通过预定义的模糊规则库进行推理，输出时延、能耗和经济成本的动态奖励权重；构建强化学习决策模型的状态空间和动作空间；根据源车辆与候选任务卸载节点之间的链路连接时间生成二值动作掩码，对动作空间中的不可达动作进行剔除，重塑动作概率分布；基于重塑后的动作概率分布执行动作，根据包含动态奖励权重的奖励函数计算奖励值，迭代执行直至收敛得到最优任务卸载策略；本发明在综合效用、时延保障及收敛效率上均显著优于基准算法。

一种基于Bernoulli随机分布的高速列车时滞鲁棒控制方法

Resumen de: CN122389197A

本发明公开了一种基于Bernoulli随机分布的高速列车时滞鲁棒控制方法，包括以下步骤：首先，建立具有多节车辆的高速列车纵向动力学模型，基于该模型考虑通信时变时延、不确定性、外部干扰、量测误差和数据丢包因素构建高速列车多质点动力学模型的状态空间方程；其次，针对所构建模型中的非线性特征，采用T‑S模糊模型构建多源不确定因素下的系统线性模型；再次，采用Bernoulli随机分布序列处理列车运行过程中数据传输时延和丢包问题，并基于此设计T‑S模糊静态输出反馈控制器。本发明能够有效的抑制时延引起的系统振荡，失稳等问题，使得高速列车在复杂运行环境中仍能保证高速列车速度与位移误差的快速收敛和极小稳态波动，进而改善列车运行安全平稳性和乘坐舒适性。

一种基于模糊时间窗满意度的多目标车辆路径优化方法

Resumen de: CN122390172A

本发明公开一种基于模糊时间窗满意度的多目标车辆路径优化方法，适用于含配送中心、车辆及客户站点的配送场景。该方法先获取客户坐标、需求量、时间窗等数据并计算距离矩阵，对确定性时间窗随机扰动生成扰动后的时间窗，将其表示为三参数模糊数a,m,b，通过模糊算子递推得到模糊到达与服务时间；再构建准梯形隶属度函数，以重心和相似度计算客户满意度及平均满意度；采用启发式与轮盘赌生成初始种群，以配送成本Cost和平均满意度AvgMu为双目标，经非支配排序、锦标赛选择、交叉变异进化，结合局部搜索优化解质量，满足终止条件后输出帕累托最优解集。本发明将时间窗不确定性融入优化，平衡成本与满意度，提升路径鲁棒性。

基于多主体协同评育闭环的教学评价方法及系统

Resumen de: CN122390541A

本申请公开了一种基于多主体协同评育闭环的教学评价方法及系统，属于教育信息化与人工智能技术领域。该方法包括：采集学校教师、企业导师、学生自评互评的多源评价数据；构建包含理论知识、产业实践能力、团队协作能力、创新思维的多维指标体系；采用模糊综合评价法与D‑S证据理论串联两级融合算法融合数据，并动态调整各评价主体权重；建立知识点与评价指标的关联矩阵，当评价结果低于阈值时触发优化建议生成引擎，从知识图谱/案例库中检索课程内容优化方案并推送；迭代执行上述步骤，驱动课程内容、实践项目及培养模式持续优化；采用强化学习算法自学习优化策略。本申请实现了评价与产业需求对接及教学体系自适应进化，提升了人才培养质量。

一种构网型储能电站并网兼容性联合仿真测试系统

Resumen de: CN122394060A

本发明公开了一种构网型储能电站并网兼容性联合仿真测试系统，属于储能电站并网测试技术领域。该系统包括：数据采集模块，获取目标电网实时运行参数及构网型储能电站待测试控制参数；镜像建模模块，构建目标电网与储能电站之间的高保真并网镜像模型；仿真推演模块，基于多时间尺度动态状态估计执行主干仿真推演，得到多组时域仿真结果；扰动注入模块，在每个时间尺度切换点主动注入预设电网扰动序列并采集动态响应数据；指标计算模块，将动态响应数据与时域仿真结果耦合比对，计算多维兼容性指标序列。该系统通过多时间尺度联合仿真与切换点扰动注入，实现构网型储能电站并网兼容性的精准量化评估。

基于区间直觉模糊粗糙数的储罐系统失效模式评价方法

Resumen de: CN122389604A

本发明公开基于区间直觉模糊粗糙数的储罐系统失效模式评价方法，涉及储运安全风险评估技术领域。所述方法包括：利用区间直觉模糊集转化专家语言评价，并通过改进共识机制确定专家权重，聚合生成区间直觉模糊粗糙数形式的失效模式评价矩阵；采用区间直觉模糊粗糙加权几何算子与CRITIC方法分别计算主观与客观权重，结合博弈论最小偏差原理构建组合赋权模型，得到综合权重；运用ExpTODIM‑PROMETHEE II方法进行风险优先级排序。该方法有效刻画了评价中的不确定性与犹豫性，增强了群体决策一致性；通过主客观组合赋权提升了权重稳健性；利用非补偿性排序机制与净流指标提高了风险区分能力与结果可解释性，可为液化天然气储罐系统的风险预警与安全管控提供科学支持。

耦合不确定性与水位响应的多水源-种植结构优化方法

Resumen de: CN122389542A

本发明公开了一种耦合不确定性与水位响应的多水源‑种植结构优化方法，属于可持续农业技术领域，包括以下步骤：S1、采集基础数据集，并对待优化区域进行网格划分；S2、计算作物需水量；S3、利用不确定性数学表征方法确定供水与需水变量之间的直觉模糊数；S4、利用贝叶斯网络构建供需水因果关系模型；S5、确定供需水耦合关系，并进行风险诊断；S6、构建地下水开采约束条件；S7、确定待优化区域为旱田或水田；S8、对网格尺度作物种植面积与地下水灌溉配置进行联合优化。本发明实现配水决策与种植制度调整的紧耦合，在保障粮食产出与供给安全的同时显著降低地下水开采压力与生态风险。

基于置信度-偏差值分类的直觉模糊群体决策方法

Resumen de: CN122388617A

针对群体决策中专家异质性导致专家分类方法效率低下问题，本申请提出一种基于置信度‑偏差值分类的直觉模糊群体决策方法。首先，提出置信度优先的分层计算策略，使用高置信度子群作为局部基准，避免低质量意见对共识基准的干扰。其次，提出包含欧氏距离与方向偏离度的复合偏差指标，结合置信度将专家划分为核心型、创新型、普通型及待调整型四类。在此基础上，设计基于置信度与偏差耦合的自适应反馈机制，针对不同类型专家实施差异化的共识引导策略。数值算例与对比分析表明，该方法能够有效得出准确的决策结果，并在共识达成过程中保留具有高置信度的异质性意见，从而在保证共识效率的同时，有效保留了高置信度的决策信息。

一种基于输电杆塔边缘协同的农业面源污染空地一体化监测系统及方法

Resumen de: CN122361306A

一种基于输电杆塔边缘协同的农业面源污染空地一体化监测系统及方法，系统包括杆塔边缘感知节点、无人机协同终端和云端管理平台；杆塔边缘感知节点含自取能供电、多维感知、边缘计算网关及异构通信模块，无人机协同终端配备带电磁兼容设计的自动机巢与巡检无人机，云端管理平台实现数字孪生、数据融合等功能；监测方法通过杆塔边缘感知节点按降雨触发的常态化模式采集数据，经边缘网关内置的改进型MASFNet网络进行污染初筛，疑似污染时唤醒无人机，通过电磁‑环境综合势能场模型规划电磁环境自适应飞行路径，无人机精细化取证后将数据回传网关，再经OPGW光纤上传至云端管理平台，云端管理平台完成污染扩散展示与溯源分析。

储层渗透率预测模型生成及预测方法、装置、设备及介质

Resumen de: CN122364798A

本申请提供一种储层渗透率预测模型生成及预测方法、装置、设备及介质，涉及石油勘探技术领域，模型生成方法包括：生成多个目标数据；基于目标数据，确定多个储层渗透率区间及其对应的目标数据集；基于模糊逻辑构建储层渗透率区间对应的隶属函数，并确定隶属函数中的参数值；根据每一目标数据在不同隶属函数下对应的隶属度，确定各个储层渗透率区间对应的目标样本集；将储层渗透率区间对应的目标样本集划分为第一样本集和第二样本集，并分别对初始储层渗透率预测模型进行训练，得到该储层渗透率区间对应的两个目标储层渗透率预测模型。本申请可有效解决根据孔隙度与储层渗透率之间的相关关系预测储层渗透率存在预测准确度低的问题。

基于改进黏菌算法的等待时间约束批处理流水线天车调度方法

Resumen de: CN122366986A

本发明公开了基于改进黏菌算法的等待时间约束批处理流水线天车调度方法，属于工业生产智能调度领域。包括：构建以梯形模糊数定义等待时间模糊区间、以最小化最大完工时间为目标的调度模型，通过模糊区间精准表征等待时间不确定性，完整覆盖实际生产中等待时间的波动范围；基于该模型，采用混合改进黏菌算法求解，通过矩阵编码与One‑Hot映射适配离散调度场景，引入佳点集初始化方法构建初始种群，得到多种调度方案，结合双禁忌表策略优化局部搜索效率与收敛稳定性。本发明在解质量、收敛速度与鲁棒性上均优于传统遗传算法、离散黏菌算法等对比算法，可高效适配流程型工业的天车调度需求，为复杂不确定环境下的多天车协同调度提供稳定可靠的解决方案。

一种水泥搅拌桩成桩质量评价方法、系统、设备及存储介质

Resumen de: CN122366834A

本发明涉及岩土工程施工质量检测与评价技术领域，具体公开了一种水泥搅拌桩成桩质量评价方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：构建多层次评价指标体系，设定指标的质量评价等级及分级标准；基于分级标准构建各指标的隶属度函数；采用层次分析法确定各指标权重；获取施工监测数据并计算指标值；将指标值代入隶属度函数，计算各指标对各等级的隶属度并构建模糊关系矩阵；将权重与模糊关系矩阵进行模糊合成，得到综合评价结果向量；根据最大隶属度原则确定桩体质量等级。本发明融合多源监测数据，实现成桩质量的自动化、定量化评价，克服了传统方法主观性强、实时性差的缺陷，为水泥搅拌桩施工质量控制提供了客观、高效的解决方案。

基于模糊层次分析的碎石土填料工程适用性评价方法、系统及介质

Resumen de: CN122367250A

本发明公开了基于模糊层次分析的碎石土填料工程适用性评价方法、系统及介质，涉及岩土工程技术领域；在现有技术的基础上进行改进；构建包含目标层、准则层和指标层的适用性评价架构和客观统一的评价等级规则，基于模糊层次分析法确定各指标对不同工程性能的贡献权重，并通过模糊权重计算，将颗粒级配、母岩性质、颗粒形状等多个因素的系统影响耦合到最终评价结果中；为评价过程提供了结构化的框架和统一的打分标准，将分散的、模糊的专家经验固化为一套可执行的客观规则，极大减少了评价过程中的随意性和主观偏差。

一种基于多维风险来源的工作监督预警管理方法及系统

Resumen de: CN122367373A

本发明涉及智能监督预警管理领域，提出一种基于多维风险来源的工作监督预警管理方法及系统，设计了一种多维度风险熵模型，基于复杂的多维风险数据项进行监督抽查，通过核密度估计风险熵计算、动态抽查概率计算和累积概率分层抽样，实现了对高风险项目的高效抽取，同时提高了抽样的覆盖均衡性，减少了单次抽样耗时，提高了整体监督抽查的效率，又设计了一种基于AHP‑熵权组合赋权的多层级模糊评价算法，通过AHP‑熵权组合赋权，避免了主观偏差或数据噪声的影响，同时实现了权重随数据分布变化自适应调整，提高了预警监测的准确性和稳定性，本发明提高了多维风险来源的工作监督预警管理方法的效率和稳定性。

EWMA自适应动态碳势协同的分层虚拟电厂调度方法

Resumen de: CN122371351A

本发明公开EWMA自适应动态碳势协同的分层虚拟电厂调度方法，对虚拟电厂建模，并构建虚拟电厂的分层调度架构；通过分布筛分层处理虚拟电厂的历史运行样本，构建联合模糊集；通过日前调度层和联合模糊集，构建目标函数，以此得到基准调度计划；通过实时修正层修正基准调度计划，得到各能源设备的修正调度量；根据EWMA自适应机制，更新联合模糊集；根据更新后的联合模糊集，构建虚拟电厂的不确定性传播模型和碳传播模型；根据不确定性传播模型、碳传播模型、修正调度量，进行虚拟电厂的碳势分析，从而优化虚拟电厂的跨能源调度策略。通过不确定性建模、碳‑能协同与调度决策的闭环优化，提升虚拟电厂在多源扰动和不确定性下的运行鲁棒性。

一种储罐动态风险评估方法及系统

Resumen de: CN122367115A

本发明公开了一种储罐动态风险评估方法及系统，包括以下步骤：S1、以储罐泄露为评估对象，对储罐的潜在风险源进行识别；S2、将潜在风险源及可能导致后果输入模糊Bow‑Tie模型，形成后果‑措施的初步定性分析；S3、将Bow‑tie模型根据映射关系转化为贝叶斯模型网络；S4、由专家对相应风险源进行打分并将其转化为贝叶斯网络根节点先验概率，通过层次分析法确定各专家的权重，并将专家评估结果转换为模糊概率，从而得到根节点的先验概率并确定其他节点的条件概率表；S5、计算后验概率并分析确定失效模式的优先级关系；S6、根据优先级判别结果给出相应的风险防控措施。该方法实现了从风险源识别到防控措施输出的管理，克服了传统方法无法应对复杂动态环境的问题。

一种钢铁厂沉淀池多参数融合排泥控制方法、装置及存储介质

Resumen de: CN122351885A

本发明公开了钢铁行业废水处理技术领域的一种钢铁厂沉淀池多参数融合排泥控制方法、装置及存储介质，方法包括：获取实时的多参数数据；基于实时的多参数数据和预获取的多参数数据理论预测值计算初步校准后的多参数数据；对初步校准后的多参数数据进行模糊化映射，获得每个参数数据的隶属度；基于每个参数数据的隶属度，将预设定模糊规则中所有被触发的规则构建为模糊输出集合；对所述模糊输出集合进行解模糊，获得排泥泵变频指令。本发明能够缓解现有技术因排泥过量、排泥不足引发水质超标、铁磁性污泥干扰传统传感器、人工依赖导致响应滞后和浪费水电成本等缺陷，影响排泥效率的技术问题。

无人机能量补给方法、系统、设备及可读存储介质

Resumen de: CN122363250A

本发明提供了一种无人机能量补给方法、系统、设备及可读存储介质，方法包括：获取目标无人机的多维度状态信息；基于目标无人机的多维度状态信息，索引预设的隶属度函数库以及模糊规则库，输出充电需求量化值；当充电需求量化值大于或等于预设充电阈值时，基于实时环境状态信息确定目标无人机的充电模式以及目标无人机与移动充电平台的会合坐标，并在会合坐标处对目标无人机进行能量补给。与现有技术相比，本发明将能量状态、任务紧迫度、抵达难度三个维度的信息进行加权融合，并通过模糊逻辑控制器模拟人类专家的判断方式，实现了按需智能充电。同时，本发明可以确保目标区域始终有无人机覆盖，可零中断执行任务。

一种拉曼光谱液体包装解耦方法

Resumen de: CN122364978A

本发明涉及一种拉曼光谱液体包装解耦方法，属于危险液体安检技术领域，解决了现有液体包装对液体的拉曼光谱造成严重干扰的问题。所述解耦方法包括：采集拉曼光谱样本，并对每个拉曼光谱样本进行标准化预处理；基于模糊聚类算法对采集的所有拉曼光谱样本进行聚类，得到预设数量的簇；利用支持向量机算法对每个簇内的拉曼光谱样本进行滤除，得到每个簇的纯净拉曼光谱样本；基于每个簇的纯净拉曼光谱样本确定每个簇所属的液体种类，进而得到每种液体对应的所有纯净拉曼光谱样本。减少了液体包装对液体的拉曼光谱的影响。

脑功能态与多模态影像数据的关联方法及装置

Resumen de: CN122368694A

本发明公开了一种脑功能态与多模态影像数据的关联方法及装置，该方法包括：从多模态脑部影像数据样本中提取融合特征，并确定对应的脑功能态标签；根据隶属度函数，获得融合特征与脑功能态的隶属度矩阵，隶属度函数的参数是通过将融合特征输入至隶属度函数参数预测模型确定的；根据隶属度矩阵和五态生克先验矩阵，生成动态生克约束矩阵；根据融合特征及对应的脑功能态标签、隶属度矩阵和动态生克约束矩阵训练关联关系预测模型；在获得受试者的多模态脑部影像数据后，通过隶属度函数和关联关系预测模型，获得脑功能态与融合特征的关联关系，形成脑功能态、脑区与融合特征的关联关系。本发明可以有效建立脑功能态与多模态影像数据的复杂非线性关联。

基于数据的变结构模糊模型辨识的自适应优化学习方法

Resumen de: CN122362785A

本发明提供了一种基于数据的变结构模糊模型辨识的自适应优化学习方法。该方法包括：采集目标非线性系统在不同运行状态下的输入输出观测数据，基于变结构模糊模型的基础框架和模糊空间划分，对每个前件变量空间进行初始模糊划分，利用输入观测数据通过隶属度最大原则生成初始的变结构模糊模型，对初始的变结构模糊模型进行自适应优化参数学习，根据变结构模糊模型输出的均方误差以及输入变量与输出变量间的相关系数逐个调整输入变量空间的模糊划分，得到最优的变结构模糊模型。本发明能够生成模糊规则和冗余规则的合并，对模型未知的非线性系统具有良好的适应性，可广泛应用于工业过程控制、智能机器人、化工等领域的非线性系统建模和预测问题。

一种用于包装中液体类别的识别方法

Nº publicación: CN122364977A 10/07/2026

Solicitante:

北京航星机器制造有限公司

Resumen de: CN122364977A

本发明涉及一种用于包装中液体类别的识别方法，属于危险液体安检技术领域，解决了现有液体包装对液体种类的识别造成严重干扰导致液体种类识别度较低的问题。所述识别方法包括：对拉曼光谱样本进行聚类和过滤得到各个簇的纯净拉曼光谱样本，并确定各个簇所属的液体种类；采集待识别的包装内液体的拉曼光谱并进行标准化预处理，作为待识别液体样本；基于各个簇的纯净拉曼光谱样本计算各个簇的中心，并计算待识别液体样本与各个簇的隶属度；从待识别液体样本与各个簇的隶属度中选择最大隶属度对应的簇作为待识别液体样本所属的簇，并将待识别液体样本所属的簇所属的液体种类作为待识别液体样本的种类。提高了对包装中液体种类的识别精确度。