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龙图腾网恭喜浪潮智慧城市科技有限公司;山东浪潮创新创业科技有限公司申请的专利一种对结构体风险计算模型的训练方法、设备及介质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：CN119202732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411730432.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种对结构体风险计算模型的训练方法、设备及介质是由李芸莹;魏永森;翟海涛;寇新磊;王强设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对结构体风险计算模型的训练方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种对结构体风险计算模型的训练方法、设备及介质，属于桥梁结构监测技术领域，建立训练样本数据集；并构建训练样本的变化率矩阵；对变量进行定义，并进行多变量相空间重构；再进行特征提取；基于不同监测类别进行划分，得到相应的集合；对变化率改变程度进行空间插值，得到风险空间；对监测数据变化率的改变程度进行划分，得到同类别监测数据变化率的风险空间；叠加各监测类别的风险空间，输出所有监测类别空间风险叠加后的风险等级空间。本发明实时对桥梁结构体三维空间的风险态势进行分析，从而可对桥梁结构中的潜在风险隐患进行提前预测和防范，提高桥梁结构的服役寿命。

本发明授权一种对结构体风险计算模型的训练方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种对结构体风险计算模型的训练方法，其特征在于，方法包括：步骤S101：建立包含多个训练样本的训练样本数据集，每个训练样本带有坐标属性；步骤S102：对训练样本进行预处理，并以预设时间间隔为计算周期通过差分法计算各训练样本的变化率，构建训练样本的变化率矩阵；步骤S103：定义训练样本变化率矩阵中的某一变量为因变量，其他变量为自变量；将训练样本的变化率矩阵进行多变量相空间重构，基于混沌吸引子在重构相空间各维度上的投影，得到不同的特征状态；步骤S104：将重构后所得的特征状态输入深度极限学习机，通过第一个隐含层中的sigmoid激活函数进行特征提取，提取各特征状态构成变量之间的定量关系；步骤S105：基于定量关系得到反函数，将反函数作为深度极限学习机中第三个隐含层的激活函数，计算目标监测数据变化率发生变化时，其他相关监测数据变化率的改变程度；步骤S106：利用非线性支持向量机作为第四个隐含层的激活函数对与监测数据变化率所属的不同监测类别进行划分，得到不同监测类别的集合；步骤S107：基于支持向量机的分类结果，在第五个隐含层中利用Kriging插值函数作为激活函数对同类别监测数据变化率所在点位之间的变化率改变程度进行空间插值，得到同监测类别的变化率空间，定义为监测类别风险空间；步骤S108：第六个隐含层中，利用线性支持向量机作为激活函数对同类别变化率空间中监测数据变化率的改变程度的范围进行划分，并基于改变程度的范围进行风险等级的定义，得到带有不同风险等级的监测类别风险空间；步骤S109：利用加权叠加函数作为深度极限学习机中最后一个隐含层的激活函数，叠加各监测类别的风险等级空间，输出所有监测类别空间风险叠加后的风险等级空间。

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