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龍圖騰網獲悉河北鑫業船務有限公司申請的專利一種用于船舶遠程管理的監控方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119337062B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411864616.3，技術領域涉及：G06F18/10；該發明授權一種用于船舶遠程管理的監控方法及系統是由柏建新設計研發完成，并于2024-12-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于船舶遠程管理的監控方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及船舶監控技術領域，公開了一種用于船舶遠程管理的監控方法及系統，方法包括：收集船舶的運行參數；對運行參數進行分析，對船舶的運行狀態進行監控；根據運行參數獲取若干樣本集，對樣本集計算綜合指數；對樣本集進行預處理，根據綜合指數從預處理樣本集中篩選參數組合；將樣本集中參數組合以外的運行參數剔除，獲得優化樣本集，將優化樣本集作為訓練集，對深度學習模型進行訓練，獲得訓練完畢的深度學習模型，實現船舶的未來運行狀態的監控；根據船舶的未來運行狀態觸發預警機制；通過綜合指數獲取參數組合作為訓練集，減少訓練數據的噪聲，使得模型在訓練以及預測過程中集中關注于關鍵參數的變化，提高了預測的準確度。

本發明授權一種用于船舶遠程管理的監控方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種用于船舶遠程管理的監控方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S100，收集船舶的運行參數；步驟S200，對運行參數進行分析，對船舶的運行狀態進行監控；步驟S210，根據運行參數獲取若干樣本集，對樣本集計算綜合指數；具體包括以下步驟：步驟S211，從運行參數中獲取與運行狀態有關的初始參數組成樣本集，根據初始參數確定初始權重；步驟S212，計算每個初始參數的健康指數；步驟S213，根據健康指數以及初始權重計算綜合指數；具體包括以下步驟：步驟S2131，根據運行參數確定健康閾值；步驟S2132，根據健康閾值計算每個初始參數的健康指數；步驟S2133，根據每個初始參數的健康指數、每個初始參數的初始權重，計算每個樣本集的健康指數；步驟S2134，根據每個樣本集的健康指數、每個樣本集中每個初始參數的初始權重計算每個樣本集的綜合指數；步驟S220，對樣本集進行預處理，根據綜合指數從預處理樣本集中篩選參數組合；步驟S221，確定第一風險等級閾值、第二風險等級閾值；步驟S222，將綜合指數與第一風險等級閾值、第二風險等級閾值比較，若綜合指數小于第一風險等級閾值，則樣本集處于低風險等級；若綜合指數大于等于第一風險等級閾值小于等于第二風險等級閾值，則樣本集處于中風險等級；若綜合指數大于第二風險等級閾值，則樣本集處于高風險等級；步驟S223，計算處于低風險等級、中風險等級和高風險等級下樣本集中每個初始參數的均值、方差、最大值、最小值；步驟S224，計算每個初始參數處于低風險等級、中風險等級和高風險等級的均值變化量、方差變化量、最大值變化量、最小值變化量；步驟S225，分別將每個初始參數均值變化量、方差變化量、最大值變化量、最小值變化量由高到低排列，選取前k個初始參數作為關鍵參數；步驟S226，為關鍵參數賦予重要性指數為L，為樣本集中除了關鍵參數以外的剩余初始參數賦予重要性指數為M，LM；步驟S227，根據初始權重、綜合指數計算優化權重，根據初始參數的實際值、優化權重、重要性指數計算評估綜合值；步驟S228，將評估綜合值由高到低排列，選取前Q個初始參數作為參數組合；步驟S230，將樣本集中參數組合以外的運行參數剔除，獲得優化樣本集，將優化樣本集作為訓練集，對深度學習模型進行訓練，獲得訓練完畢的深度學習模型，實現船舶的未來運行狀態的監控；步驟S300，根據船舶的未來運行狀態觸發預警機制。

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