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龙图腾网恭喜济南福深兴安科技有限公司申请的专利基于机器学习的矿用矿压智能分析监测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：CN119474758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202510045959.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于机器学习的矿用矿压智能分析监测方法是由吕福祥;李政忠;王启帅;李伯广设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的矿用矿压智能分析监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的矿用矿压智能分析监测方法，该方法对任一液压支架的压力数据进行采集，得到压力数据序列；根据压力数据序列中的极大值数据和极小值数据，得到多个压力子序列；筛选目标压力子序列，获取每个目标压力子序列的压力偏差程度，并组成压力偏差程度序列；对压力偏差程度序列进行STL分解，得到对应的趋势项序列，根据趋势项序列得到压力异常指标；获取所有液压支架的压力异常指标，根据所有液压支架的压力异常指标进行矿压异常监测预警，以极大值数据和极小值数据的之间的压力数据作为周期压力数据，并根据多个周期压力数据的压力数据变化幅度差异进行矿压异常监测，提高了异常监测的准确性。

本发明授权基于机器学习的矿用矿压智能分析监测方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的矿用矿压智能分析监测方法，其特征在于，所述方法包括：在对煤矿开采的过程中，对任一液压支架的压力数据进行采集，得到当前采样时刻以及之前每个历史采样时刻的压力数据所组成的压力数据序列；获取所述压力数据序列中的极大值数据和极小值数据，将相邻的极大值数据和极小值数据之间的压力数据组成一个压力子序列，得到多个压力子序列，获取每个所述压力子序列的数据变化特征值；根据每个所述压力子序列的位置筛选目标压力子序列，根据每个所述目标压力子序列与其之前的所述压力子序列的数据变化特征值差异以及序列时长差异，得到每个所述目标压力子序列的压力偏差程度，并组成压力偏差程度序列；对所述压力偏差程度序列进行STL分解，得到对应的趋势项序列，获取所述趋势项序列的一阶差分序列，利用预设的滑动窗口和滑动步长对所述一阶差分序列进行滑动遍历，得到多个目标滑动窗口，根据每个所述目标滑动窗口中的差分值均值，得到所述任一液压支架在所述当前采样时刻的压力异常指标；获取所有液压支架在所述当前采样时刻的压力异常指标，根据所有液压支架在所述当前采样时刻的压力异常指标进行矿压异常监测预警。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人济南福深兴安科技有限公司，其通讯地址为：250118 山东省济南市槐荫区二环西路美里路555号海那城总部公园22号楼315号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。