Lóxica difusa

一种外骨骼效能增强式重型防护服多级模糊综合评估方法

Resumen de: CN121919482A

本发明公开一种外骨骼效能增强式重型防护服多级模糊综合评估方法，包括：采用Delphi咨询法结合外骨骼效能增强式重型防护服的功能和应用场景，确定用于评价穿戴舒适性、装备功效性和实用性的多层次评估指标体系；对评估指标体系中的各个评估指标设定量化规则；通过引入重要程度排序指数构建间接判别矩阵并进行一致性检验得到评估指标的主观权重，采用CRITIC方法得到评估指标的客观权重，并依据博弈论求均衡解原理对主观权重与客观权重进行线性组合获得最优组合权重；依据各评估指标的数值特性选取隶属度函数，确定包括评语集，构造评估指标对评语集的模糊判别矩阵，利用最优组合权重与模糊算子进行模糊运算，得到模糊综合评估结果。

基于多维LoRA的城市图像生成方法、装置、设备及存储介质

Resumen de: CN121921406A

本发明公开基于多维LoRA的城市图像生成方法、装置、设备及存储介质，涉及模型推理领域。提取文本提示词的语义信息和其中包含的城市关键词，根据语义信息和城市关键词匹配出对应的目标LoRA模型和计算对应的融合权重；接收文本提示词对应的约束信息，根据约束信息提取用于约束图像内容的几何约束特征；提取目标LoRA模型对应的目标LoRA权重参数，根据融合权重的比例混合注入Flux模型，并以几何约束特征作为约束条件，进行城市风格图像推理，输出城市形象图。本方案能够精准解析地域文化特征、智能融合多城市风格元素，并严格遵循规划约束的优点。

基于多特征融合的营销话题关键用户及其影响力度量方法

Resumen de: CN121921011A

本发明涉及一种基于多特征融合的营销话题关键用户及其影响力度量方法，属于社交网络分析技术领域。该方法通过LDA主题模型对文本数据进行建模，同时利用聚类算法提取营销主题集。将主题相关性作为衡量文本与主题之间关联程度的指标，有效地评估其质量和相关性。其次，引入模糊数学理论，建立基于信息熵的模糊综合评价模型。通过融合用户多种特征作为评价指标，同时使用熵权法确定权重，减少主观偏好的干扰。最后，构建基于营销话题的多维异质网络。通过融合各节点属性特征并利用随机游走策略，综合考虑用户行为和交互信息，从而更全面地评估营销话题中用户的影响力。

浅埋煤层工作面有毒有害气体异常涌出预警方法及系统

Resumen de: CN121921930A

本发明涉及一种浅埋煤层工作面有毒有害气体异常涌出预警方法及系统，属于煤矿安全监测技术领域。针对浅埋煤层因埋藏浅、裂隙发育，易因采空区自然发火产生的 CO、CO2等气体通过漏风涌入工作面导致有害气体超限的问题，本方法通过构建“致因分析 + 数据分析”双维度预警指标体系，基于斯皮尔曼相关性系数确定指标权重，结合模糊数学计算风险指数并划分预警等级，实现有毒有害气体异常涌出的超前、精准预警。本发明解决了现有预警技术单一指标局限性强、预警滞后的问题，可有效提升浅埋煤层开采的安全保障能力。

一种岩溶金属地下矿山隐蔽致灾水害风险评价方法

Resumen de: CN121920821A

本发明涉及计算机科学与技术技术领域，揭露了一种岩溶金属地下矿山隐蔽致灾水害风险评价方法，包括：构建岩溶金属地下矿山包含目标层、准则层和指标层的三级评价指标体系；分析二级指标的专家分析风险等级；对专家分析风险等级进行修正，得到二级指标相对于不同风险等级的隶属度,以构建岩溶金属地下矿山的模糊关系矩阵；计算准则层对应一级指标的一级指标权重和二级指标的二级指标权重，对模糊关系矩阵和二级指标权重进行模糊合成运算，以得到一级指标的第一指标风险概率；对第一指标风险概率和一级指标权重进行模糊合成运算，以得到目标层对应的综合风险等级。本发明可以提高因隐蔽致灾水害引发重大安全事故的监测准确性。

核电厂安全生产风险管理系统

Resumen de: CN121920810A

本公开属于核电技术领域，具体涉及一种核电厂安全生产风险管理系统。公开提供的系统可以自动识别风险类型及风险等级，并根据风险类型自动触发对应的风险应对措施，工作人员使用起来更加便捷，提高了工作效率，能有效地降低工作人员的失误率。可以有效解决核电厂现有的安全生产管理系统中存在的实时监控不足、风险评估不动态、响应效率低以及缺少自动化管理流程的问题。

一种基于动静态特征融合预训练架构的分子性质预测建模方法

Resumen de: CN121922239A

本发明属于食品化合物分析、药物设计合成和分子性质预测技术领域，具体涉及一种基于动静态特征融合预训练架构的分子性质预测建模方法。包括如下步骤：步骤1：构建分子的双流图表征结构；步骤2：基于等变图注意力模块设计静态特征编码器；步骤3：基于连续滤卷积设计动态信息编码器；步骤4：基于模糊机制设计综合损失函数和超参数优化方法。有益效果在于：基于Transformer架构嵌入等变图注意力机制设计静态特征编码器，并基于Transformer架构嵌入多尺度滤波注意力机制构建动态信息编码器，既能提取分子间的连接规则和结构约束，又可挖掘相邻节点间的动态相互作用力，提高了分子性质的全面表征和高效提取。

一种基于人脸识别的智能分诊方法及系统

Resumen de: CN121922342A

本发明提出一种基于人脸识别的智能分诊方法及系统，包括：通过人脸识别与证件信息比对完成身份核验，并调取患者的病史数据；对当前获取的患者的文本主诉数据、生命体征数据及所述病史数据进行非对称模糊化处理，生成科室相关症状特征集合；构建症状‑科室关联规则库，并基于所述症状‑科室关联规则库，通过动态科室决策模型生成科室分诊建议；对所述科室分诊建议进行置信度优化，输出最终科室分诊报告。本发明能够有效减少多症状共现场景误判及特殊人群分诊偏差，为智慧医疗提供高可信、高适应的预检分诊解决方案，相比传统人工分诊，能够极大提升分诊准确率及急诊预检效率。

一种基于模糊神经网络的非接触式操作员状态判定方法

Resumen de: CN121921828A

本发明涉及人机交互状态感知与智能监测技术领域，公开了一种基于模糊神经网络的非接触式操作员状态判定方法，利用非接触式瞳孔测量装置，采集瞳孔反应数据，涵盖定量与定性参数，构建原始数据集；对原始数据进行异常值剔除、归一化处理及核心参数筛选，划分训练、测试与验证子集；基于核心参数生成初始模糊规则，经三重筛选保留有效规则，搭建5层模糊神经网络，通过两阶段训练算法优化规则权重与隶属函数参数；最后将预处理后的实时瞳孔数据输入训练好的模型，遍历所有有效规则计算真值度与可靠性评分，输出操作员状态判定结果及自然语言解释；本发明解决了传统方法数据适配单一、判定结果不可见、模型泛化能力差的问题。

PREDICTION OF IMPENDING CATHETER INFUSION FAILURE USING MACHINE LEARNING

Resumen de: WO2026084977A1

In some embodiments, a computer-implemented method of automatically monitoring a status of a catheter infusion is provided. An alarm controller receives a time series of pressure values from a pressure sensor associated with a pump operatively coupled to a catheter. The alarm controller generates one or more features based on the time series of pressure values. The alarm controller provides the one or more features to a machine learning model to generate a predicted confidence of impending failure of the catheter infusion. In response to determining that the predicted confidence of impending failure of the catheter infusion is greater than a predetermined threshold, the alarm controller causes an alert to be presented.

资源分配方法及装置、计算机程序产品、电子设备

Resumen de: CN121901066A

本申请公开了一种资源分配方法及装置、计算机程序产品、电子设备。其中，该方法包括：获取目标项目的项目信息；依据项目信息确定目标项目的多项评估指标，并基于指标判断矩阵确定各项评估指标的指标权重，其中，指标判断矩阵的矩阵元素用于反映每两项评估指标之间的重要性比例；基于模糊关系矩阵和各项评估指标的指标权重，确定目标项目的可行性等级，其中，模糊关系矩阵的矩阵元素用于表征各个评估指标对不同等级的评语的隶属度；依据项目信息和可行性等级确定目标项目的云资源分配策略，并按照云资源分配策略为目标项目分配对应的云资源。本申请解决了基于静态信息制定项目的云资源调度策略存在资源分配不合理、风险响应不及时的技术问题。

一种基于多算法融合的移动平台综合效能评估方法及系统

Resumen de: CN121903480A

本申请涉及移动平台技术与效能评估领域，具体涉及一种基于多算法融合的移动平台综合效能评估方法及系统，所述方法包括：构建分层级评估指标体系，支持根据应用场景动态调整指标初始权重；采集原始数据并进行双重校验；对校验后数据进行预处理和特征提取，形成标准化评估特征数据；基于评估特征数据和动态调整后的初始权重，采用主观赋权法与客观赋权法分别确定主客观权重，并以主客观权重偏差和评估误差最小化为目标，进行组合优化得到综合权重；基于综合权重采用模糊综合评判法进行初步评估，将初步评估结果与评估特征数据拼接后输入改进型卷积神经网络进行精度优化，输出综合效能评估值。实现了全维度、场景自适应的移动平台综合效能评估。

基于灰色关联分析和模糊数学的多因素水流优势通道识别方法、装置、设备及存储介质

Resumen de: CN121903111A

本发明涉及油气田开发技术领域，是一种基于灰色关联分析和模糊数学的多因素水流优势通道识别方法、装置、设备及存储介质，前者包括：获取影响水流优势通道发育的动静态表征指标，获得无量纲动静态表征指标，获得无量纲动静态表征指标的关联度，优选出关联度大于n的无量纲动静态表征指标，获得关联度大于n的无量纲动静态表征指标的隶属度和权重，获得单井评判系数；判断单井井周区域水流优势通道发育程度。本发明综合考虑了普通油田所能获取到的各类基础动静态资料，后期油田开展综合治理和注水调控中，人为主观因素影响较小，能够精准判断井周水流优势通道发育情况，提高了油水井开井率，增加了单井日增油量。

新能源功率波动平抑与储能协同控制方法

Resumen de: CN121906457A

本发明涉及新能源发电与储能控制技术领域，具体公开了新能源功率波动平抑与储能协同控制方法，通过构建多维状态特征集；然后输入时序概率图网络，通过团树传播算法推理得到指令执行失效概率和电容储能越限风险指数；接着将风险指数与动态安全阈值比较，动态重构目标函数与约束条件集；再基于重构后的目标函数和约束条件，结合超短期预测序列与实时电荷储量，通过引入混沌初始化粒子群的滚动优化求解得到功率分配指令序列；最后将首个指令下发执行，并将实际响应数据反馈更新时序概率图网络的条件概率分布；本发明解决了因锂基储能单元参数时变导致的模型失配问题，实现了混合储能系统的自适应协同控制。

一种基于大语言模型的输电塔易损性分析系统及方法

Resumen de: CN121902361A

本发明公开了一种基于大语言模型的输电塔易损性分析系统，包括易损性分析模块、输电塔模型调用模块、易损性因子数据库模块以及问答模块；易损性分析模块基于易损性因子数据库建立包括目标层、准则层以及方案层的输电塔层次分析体系，获取输电塔层次分析体系所对应的易损权重向量，基于模糊评价模型根据易损权重向量获取易损性综合判定等级；基于大语言模型的问答模块用于根据用户输入文本，调用预训练大语言模型对所述用户输入文本进行意图识别获取易损性分析意图数据，并结合输电塔结构数据以实现对输电塔的易损性分析。解决了目前对输电塔易损性分析效率低、同时通过传统人工模式进行易损性分析，增加了人为主观因素对评估结果的影响的问题。

楼宇办公区间照明自适应智能控制方法及系统

Resumen de: CN121908437A

本申请提供一种楼宇办公区间照明自适应智能控制方法及系统，涉及楼宇办公区间照明自适应智能控制的技术领域，本申请通过采集各办公功能区的人员密度与光照度数据；随后基于人员密度，采用经粒子群优化算法优化的多个BP神经网络并行预测，得到各区域多个初始光照度值；通过对同一区域的初始值进行预测平均投票处理确定目标光照度，并计算其与实测光照度的偏差值；最后利用模糊PID调节处理偏差，生成并下发亮度调节信号至对应区域驱动模块，实现照明自适应控制，能够通过多神经网络预测与模糊PID控制相结合，实现了楼宇办公区间照明的按需、精准与自适应调节。

一种新能源汽车智能能量管理策略离线优化和在线实施方法与系统

Resumen de: CN121900178A

本发明属于新能源汽车控制技术领域，公开了一种新能源汽车智能能量管理策略离线优化和在线实施方法与系统，方法包括：对车辆实时行驶数据进行离线处理，建立行驶工况基础数据库和驾驶风格基础信息库；基于车辆日常行驶数据、行驶工况基础数据库和驾驶风格基础信息库，对与行驶工况特征相关的控制参数进行滚动优化；实时估计道路坡度，并对滚动优化后的控制参数进行修正，实现新能源汽车的智能能量管理。本发明通过“离线处理+滚动优化+在线实施”的流程，实现控制参数随着长周期运行数据的滚动优化和多模态行驶数据的动态调整，从而保证新能源汽车的智能能量管理。

基于模糊近似复合熵的特征选择的故障诊断方法

Resumen de: CN121880887A

本发明属于基于模糊近似复合熵的特征选择方法并将其应用于故障诊断技术领域，具体涉及基于模糊近似复合熵的特征选择的故障诊断方法，包括以下步骤：提出模糊决策；提出模糊决策下的模糊下近似与模糊上近似；提出基于模糊下近似的下模糊依赖度与基于模糊上近似的上模糊依赖度；将下模糊依赖度、上模糊依赖度与模糊熵理论相结合，分别构建模糊下近似复合熵与模糊上近似复合熵；利用模糊联合近似复合熵构建内、外属性重要度函数，并提出一种基于模糊联合近似熵的特征选择算法；基于特征选择+分类器的故障诊断方法最终完成滚动轴承的故障诊断。本发明在有效消除冗余特征的同时，还能够显著提升分类精度与故障诊断准确率。

一种基于模糊隐私集合交集的人脸识别方法

Resumen de: CN121880957A

本发明公开了一种基于模糊隐私集合交集的人脸识别方法。该方法为解决现有人脸识别中隐私泄露和精确匹配无法处理图像变化的问题，主要采用熵优化的局部敏感哈希(E‑LSH)映射与改进的模糊匹配协议相结合的方式，在两方系统架构下对人脸编码数据、汉明距离计算过程及匹配阈值进行全流程加密保护。实验表明，本发明实现大幅度性能提升,支持大规模数据集和灵活的汉明距离阈值设置，在保障认证准确性的同时有效提升认证过程中的数据隐私性和计算效率；相比现有方案的膨胀率提升倍效率，相比空间哈希的实现指数级改进，显著减少候选对数量。

基于可信信念重分配的多模态人体动作识别方法及系统

Resumen de: CN121881227A

本发明属于人机协作与多模态感知技术领域，具体涉及一种基于可信信念重分配的多模态人体动作识别方法及系统。具体包括：获取包含三维骨骼数据、脑电信号和心电信号的多模态信号；对信号进行预处理以得到时序一致的多源输入序列；基于各模态分别构建动作识别基础分类器，输出基本信任分配；利用K近邻算法计算折扣因子；依据训练集中动作类别间的混淆概率构建模糊矩阵；根据折扣因子与模糊矩阵对各分类器的信念值进行可信重分配；采用Dempster‑Shafer证据融合规则对重分配后的信念进行融合，输出最终动作识别结果。本发明能够有效建模模态间不确定性，提升在复杂环境下动作识别的准确性与鲁棒性，适用于智能制造、康复训练与人机协作场景。

一种临床试验智能参与者筛选系统及方法

Resumen de: CN121885116A

本发明公开了一种临床试验智能参与者筛选系统及方法，其中，临床试验智能参与者筛选系统包括筛选标准匹配端、数据预处理端、特征选择和权重评估端、筛选模型构建端和筛选结果评估端，所述筛选标准匹配端、数据预处理端、特征选择和权重评估端、筛选模型构建端以及筛选结果评估端之间数据通讯。本发明通过自动化和智能化的方式辅助研究人员筛选适合参与临床试验的参与者。帮助研究人员快速而准确地筛选符合条件的参与者，提高试验的效率和成功率。

一种基于模糊综合评价的科技成果创新度评价方法

Resumen de: CN121882781A

本发明公开了一种基于模糊综合评价的科技成果创新度评价方法，通过异构数据模糊计算平台采集存储科技成果的技术指标、市场应用等异构数据；再用耦合粗糙集模糊评价模型筛选核心评价指标，通过动态PSO模糊隶属度优化算法优化指标模糊隶属度；随后运用证据理论模糊融合算法对优化后的隶属度值进行多源信息融合，结合核心指标体系构建模糊综合评价模型生成初步评价结果；最后通过平台调用历史与行业标准数据校验初步结果，输出最终评价结果。该方法整合多类算法与平台优势，覆盖评价全流程，解决现有方法指标筛选不精准、数据融合不充分、评价精度不足等问题，提升评价的系统性、客观性与精准度，为科技成果创新度评价提供可靠支撑。

基于热成像的起重机智慧考试方法、考试系统及介质

Resumen de: CN121883229A

本发明涉及起重机培训技术领域中的基于热成像的起重机智慧考试方法、考试系统及介质。起重机智慧考试方法包括：获取起重机结构节点的红外热源数据、坐标，以及操作员的骨架节点坐标，并进行处理得到高维特征向量Z，线性映射后得到初步评分。通过模糊逻辑规则、贝叶斯估计方法对X进行处理后，与X一同输入评估神经网络中得到二次评分。将初步评分和二次评分融合得到最终评分，若最终评分大于阈值，则考试通过。本发明通过将红外热成像技术与骨架识别技术相结合，能够同时捕捉到考生操作的显性行为以及其对设备产生的隐性影响，并将这种潜在的不良操作习惯反映在最终成绩中，从而能够全面反映操作者的实时状态和实际能力。

一种基于模糊函数的辐射源个体识别方法

Resumen de: CN121881028A

本发明公开了一种基于模糊函数的辐射源个体识别方法，该方法首先通过单频辐射源信号定义瞬时自相关函数，并对其做傅里叶反变换生成模糊函数图；随后将辐射源信号集合转化为模糊函数图集，并通过数学优化实现降维处理：引入同目标系数和异目标系数构建目标函数，利用广义特征值分解求解最优投影矩阵，生成低维且判别性强的压缩模糊函数集；最后采用CNN模型对压缩特征进行训练与分类。本发明结合模糊函数特征提取、数学降维与深度学习，解决了传统识别方法中特征区分度低、计算冗余度高的问题，显著提升了辐射源个体识别的精度与效率，适用于电子侦察、通信安全等领域。

一种基于多模型加权预测与时变模糊逻辑的航迹中断接续方法

Nº publicación: CN121880737A 17/04/2026

Solicitante:

南京理工大学

Resumen de: CN121880737A

本发明公开了一种基于多模型加权预测与时变模糊逻辑的航迹中断接续方法。该方法包括：粗关联筛选模块利用随中断时间动态调整的波门快速剔除明显不匹配航迹；多模型加权预测模块对待起批航迹进行逆序重排，通过建立CV、CA、CT并行滤波器组得到各模型权重，并计算得到加权预测点；相似度计算模块构建包含非线性时间函数的模糊隶属度模型，计算待起批新航迹与中断旧航迹的匹配相似度；接续处理模块根据相似度最大原则完成航迹接续。本发明通过“粗筛、精判”的策略，有效解决了目标机动场景下航迹预测不准以及不同中断时长下传统模糊相似度判别适应性差导致误关联的问题，提高了雷达在复杂环境下航迹接续的准确性和鲁棒性。