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龍圖騰網恭喜成都工業職業技術學院申請的專利鐵路軌道磨損量評估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：CN119646631B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27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：202510153768.0，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權鐵路軌道磨損量評估方法及系統是由陳爽;陳露;盧萍;肖東;霍軍帥設計研發完成，并于2025-02-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本鐵路軌道磨損量評估方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供了鐵路軌道磨損量評估方法及系統，涉及鐵路軌道磨損量評估技術領域，包括獲取列車運行數據與軌道歷史磨損數據，并通過基于變分自編碼器與高斯過程回歸模型的預處理模型進行數據清洗與補全。然后，對預處理后的數據進行小波變換與局部加權回歸處理，以提取局部特征及線性關系，構建特征數據集。進一步通過極限學習機結合主成分分析模型進行降維，并利用高斯混合模型分類，生成類別特征集合。將特征集合輸入預測模型并結合卷積神經網絡優化預測結果，隨后進行可靠度分析，將可靠度高于閾值的結果作為最終的軌道磨損量評估結果。本發明提高了磨損預測的準確性與可靠性，適用于鐵路軌道的智能維護與管理。

本發明授權鐵路軌道磨損量評估方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種鐵路軌道磨損量評估方法，其特征在于，包括：獲取第一數據，所述第一數據包括列車運行數據和軌道歷史磨損數據；將所述第一數據發送至預處理模型進行預處理，其中將所述第一數據依次發送至基于預設的變分自編碼器與高斯過程回歸模型進行清洗和補全，得到預處理后的第一數據；將所述預處理后的第一數據進行小波變換和局部加權回歸處理，得到所有第一數據的局部特征和其局部線性關系，并將其作為特征數據集；將所述特征數據集發送至預設的降維模型進行處理，其中，將所述特征數據集依次進行極限學習機的特征關系處理與主成分分析進行降維，并通過預設的高斯混合模型進行處理，得到至少一個類別特征集合；將所有類別的特征集合發送至預設的預測模型進行處理，并將預測結果發送至卷積神經網絡模型進行優化，得到優化后的預測結果；將所述優化后的預測結果進行可靠度分析，并將可靠度大于預設閾值的預測結果作為軌道磨損量的評估結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人成都工業職業技術學院，其通訊地址為：610218 四川省成都市天府新區成都片區正興鎮大安路818號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。