Lóxica difusa

一种基于模糊熵权AHP的飞行安全风险指标体系动态构建方法

Resumen de: CN122434260A

本发明属于航空安全技术领域，涉及一种基于模糊熵权AHP的飞行安全风险指标体系动态构建方法，该方法基于人‑机‑环‑管四维框架，采用AHP确定结构层静态主观权重，采用熵权法计算数据层动态客观权重，通过乘积融合得到综合权重；选取关键词频率分位数作为三角隶属度函数参数，实现风险等级自适应模糊量化；建立静态架构‑动态参数更新机制，新增数据时仅更新动态权重与模糊参数；本发明克服了传统方法权重主观、体系静态、阈值跳变等缺陷，提升新增风险捕获能力与风险演化响应灵敏度，为民航安全从事后调查向事前预警转变提供技术支撑。

一种基于模糊几何表示与时间感知机制的时序知识图谱补全方法

Resumen de: CN122432812A

本发明公开了一种基于模糊几何表示与时间感知机制的时序知识图谱补全方法，其目的是利用已知四元组预测缺失实体或关系的四元组。该方法首先构建包含时间信息的时序知识图谱数据集，对实体与关系进行向量化嵌入表示；随后设计时间编码模块，对时间信息进行编码以获得时间嵌入表示向量；在此基础上，将实体、关系及时间信息映射到模糊几何表示空间中，通过盒结构对实体语义空间进行建模；然后通过计算推理实体盒与候选实体盒之间的交集体积构建评分函数；最后通过模型训练实现对时序知识图谱中缺失事实的预测。本发明能够有效提升时序知识图谱中实体关系表示能力，提高缺失事实预测的准确率与模型训练稳定性。

一种面向多区域发售电主体的交易协同决策方法及装置

Resumen de: CN122434160A

本发明涉及一种面向多区域发售电主体的交易协同决策方法及装置，应用于电力市场交易技术领域，包括：通过在多区域发售电主体运营模型的基础上引入全局耦合约束，将各区域主体的独立决策通过共享约束耦合在一起，形成广义纳什博弈框架。各主体在保持决策独立性的同时，自然向集团整体收益最优的均衡点收敛，有效解决了信息孤岛与决策割裂的问题。采用Wasserstein距离构建模糊集，仅依赖历史数据，无需预设分布形式，真实分布以高置信度落在模糊集内，实现了鲁棒性与经济性的定量平衡。设计了基于交替方向乘子法的三块交替更新框架：本地子问题并行求解、辅助变量解析更新、对偶变量更新，大幅提升了计算效率，适应多区域大规模决策问题的实时求解需求。

一种大模型耦合工况聚类的天然气负荷区间估计方法

Resumen de: CN122432612A

本发明公开了一种大模型耦合工况聚类的天然气负荷区间估计方法，属于天然气管网运行优化与人工智能负荷预测技术领域。该方法利用大模型提取工况语义约束，结合历史运行数据聚类得到模糊运行工况簇；为各簇训练天然气负荷点预测模型并估计残差概率密度分布，实时融合语义与数值权重，动态加权得到预测时刻的最终点预测值和天然气负荷预测区间，作为天然气负荷预测结果并输出。本发明将大模型引入天然气工况表达与聚类约束构建过程，不再将大模型作为单纯的下游特征生成工具，而是通过大模型与工况聚类的深度耦合来解决天然气负荷在节假日切换、峰谷过渡及极端天气等模糊工况下区间估计失效的问题，实现了复杂工况下高可靠性的动态预测区间输出。

一种暴雨条件下配网光伏设施运行风险动态评价方法

Resumen de: CN122434232A

本发明适用于新能源安全评估技术领域，提供了一种暴雨条件下配网光伏设施运行风险动态评价方法。在本实施例中，对于需要进行评估的光伏设施，先确定其包含气象维度、设备维度、运行维度的多维度评估指标以及各个指标的权重值；然后将风险评估指标对应的实时风险评估数据输入风险等级综合评价模型，以获得该光伏设施的综合评价向量，最后通过该综合评价向量确定出最终的预估风险等级以及对应的处理方法。本实施例中通过气象‑设备‑运行这三维数据进行处理，使得本申请的风险等级综合评价模型输出的评估结果具有较高的准确度和全面性，从而可以提高故障预警概率，减少事故发生。

用于过程控制系统的人工智能控制的方法和装置

Resumen de: US2025110457A1

0000 Methods and apparatus for artificial intelligence control of process control systems are described. An example non-transitory machine readable storage medium comprising instructions to cause programmable circuitry to at least: collect a measurement of an operation of a process; utilize machine learning based on a state of the process and a goal function that references one or more measurement(s); and modify operation of a controller based on the machine learning.

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

一种用于包装中液体类别的识别方法

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。

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。

一种雹胚全生命周期的冰雹识别追踪方法及系统

Resumen de: CN122362391A

本发明公开了一种雹胚全生命周期的冰雹识别追踪方法及系统，涉及气象探测领域，方法包括：S1获取双偏振雷达体扫数据；S2识别雹胚粒子；S3雹胚粒子是否为新粒子，是则创建生命档案；S4时空关联追踪目标粒子并更新生命档案；S5目标粒子是否转化为冰雹；S6获取冰雹粒子当前的生命档案；S7是否触发降雹条件，是则进S8，否则返S1；S8分析落区定位；S9空间聚类落区定位，生成降雹落区概率图与预警信息；通过为每个雹胚粒子建立包含运动轨迹、相态演变、环境热力动力条件的“生命档案”，实现对雹胚从初始形成到最终降雹的完整过程追踪，并基于生命档案的统计分析，自适应地识别不同雹暴类型的关键转化特征，从而实现提前降雹预警。

一种水资源调度方案的推荐方法及装置

Resumen de: CN122366942A

本申请提供一种水资源调度方案的推荐方法及装置，用以提高水资源调度方案的推荐结果的可靠性和准确性，包括：基于待评价的调度方案和评价指标生成原始决策矩阵；采用球形模糊集理论将原始决策矩阵中的精确数值转换为球形模糊数，得到球型模糊决策矩阵；基于层次分析法确定每个元素的主观权重，基于球形模糊决策矩阵的熵权法确定每个元素的客观权重，基于主观权重、客观权重和偏好因子确定每个元素的组合权重；基于球型模糊决策矩阵和每个元素的组合权重，采用球形模糊数的加权运算规则，构建加权规范化球形模糊决策矩阵；基于加权规范化球形模糊决策矩阵，采用逼近理想解排序法对调度方案进行排序及推荐。

脑功能态与多模态影像数据的关联方法及装置

Nº publicación: CN122368694A 10/07/2026

Solicitante:

清华大学紫荆影脉（北京）医疗科技有限公司

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。