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龍圖騰網(wǎng)恭喜石家莊學(xué)院申請的專利基于人工智能的實(shí)驗(yàn)室安全管理系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119670903B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-03發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510183160.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/048；該發(fā)明授權(quán)基于人工智能的實(shí)驗(yàn)室安全管理系統(tǒng)是由郭柯馨;蘆思羽;苗培周;段獻(xiàn)輝;李佳良設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-19向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于人工智能的實(shí)驗(yàn)室安全管理系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于人工智能的實(shí)驗(yàn)室安全管理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、實(shí)驗(yàn)室安全管理模型建立模塊和實(shí)驗(yàn)室安全管理模塊。本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體是指基于人工智能的實(shí)驗(yàn)室安全管理系統(tǒng)，本方案引入?yún)^(qū)間二型非對(duì)稱高斯隸屬函數(shù)，實(shí)時(shí)適應(yīng)實(shí)驗(yàn)室環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化，避免誤報(bào)；引入變量交互權(quán)重和帶有時(shí)間窗口的時(shí)間激活機(jī)制，記錄長期風(fēng)險(xiǎn)趨勢，準(zhǔn)確識(shí)別復(fù)雜環(huán)境下的多變量風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提高實(shí)驗(yàn)室安全管理效果；設(shè)計(jì)規(guī)則自適應(yīng)調(diào)整單元，基于特征重要性和規(guī)則使用度，實(shí)時(shí)生成或移除規(guī)則，自動(dòng)適應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)變化；引入動(dòng)態(tài)區(qū)間縮減系數(shù)，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)權(quán)衡上下界激活強(qiáng)度的可信度，減少不確定性對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的影響，進(jìn)而提高預(yù)警準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于人工智能的實(shí)驗(yàn)室安全管理系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于人工智能的實(shí)驗(yàn)室安全管理系統(tǒng)，其特征在于：系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、實(shí)驗(yàn)室安全管理模型建立模塊和實(shí)驗(yàn)室安全管理模塊；所述數(shù)據(jù)采集模塊采集歷史實(shí)驗(yàn)室管理數(shù)據(jù)；所述實(shí)驗(yàn)室安全管理模型建立模塊通過模糊化、雙激活機(jī)制、規(guī)則自適應(yīng)調(diào)整、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和參數(shù)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)基于實(shí)驗(yàn)室動(dòng)態(tài)環(huán)境的實(shí)驗(yàn)室安全管理模型的建立；所述實(shí)驗(yàn)室安全管理模塊基于建立完成的實(shí)驗(yàn)室安全管理模型對(duì)實(shí)時(shí)采集的實(shí)驗(yàn)室管理數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室安全管理；所述實(shí)驗(yàn)室安全管理模型建立模塊具體包括以下內(nèi)容：模糊化層設(shè)計(jì)單元；采用區(qū)間二型非對(duì)稱高斯隸屬函數(shù)，處理環(huán)境監(jiān)測中不確定性和噪聲，基于上隸屬函數(shù)和下隸屬函數(shù)定義輸入變量的模糊范圍，上隸屬函數(shù)表示為：；動(dòng)態(tài)調(diào)整模糊隸屬中心，以適應(yīng)動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)室分布數(shù)據(jù)，表示為：；其中，是第k條規(guī)則中第j個(gè)輸入變量的模糊隸屬度上界；t是時(shí)間；是輸入變量；和是輸入變量的模糊隸屬中心的左右界；和是模糊范圍的左右標(biāo)準(zhǔn)差；是學(xué)習(xí)率；和分別是輸入變量在第t+1次迭代和第t次迭代時(shí)的模糊隸屬中心的左界值；雙激活機(jī)制設(shè)計(jì)單元；設(shè)計(jì)雙激活機(jī)制使實(shí)驗(yàn)室安全管理模型能夠同時(shí)分析當(dāng)前狀態(tài)和時(shí)間趨勢；空間激活是通過模糊規(guī)則的激活強(qiáng)度表示當(dāng)前輸入與模糊規(guī)則的匹配程度，引入變量交互權(quán)重和時(shí)間窗口，表示為：；；；時(shí)間激活是捕獲輸入數(shù)據(jù)的時(shí)間依賴性，反映風(fēng)險(xiǎn)趨勢，表示為：；其中，和是當(dāng)前時(shí)間t輸入數(shù)據(jù)與模糊規(guī)則匹配程度的上下界激活強(qiáng)度；是模糊隸屬度下界；N是輸入變量總數(shù)；是時(shí)間激活強(qiáng)度；是LSTM輸出門；是LSTM單元狀態(tài)，表示累計(jì)的歷史風(fēng)險(xiǎn)趨勢；是逐元素乘積；是雙曲正切函數(shù)；模糊規(guī)則用于描述實(shí)驗(yàn)室狀態(tài)的條件結(jié)果關(guān)系；τ是時(shí)間索引；j和m是變量索引；是第m個(gè)輸入變量的模糊隸屬度上界；和是輸入變量；和是變量對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差；Cov·是協(xié)方差；是時(shí)間窗口長度；規(guī)則自適應(yīng)調(diào)整單元；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估單元；參數(shù)優(yōu)化單元；模型判定單元；將輸入數(shù)據(jù)劃分為測試集和訓(xùn)練集；預(yù)先設(shè)有最大迭代次數(shù)和測試閾值，當(dāng)實(shí)驗(yàn)室安全管理模型基于訓(xùn)練集損失收斂或達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)時(shí)，實(shí)驗(yàn)室安全管理模型訓(xùn)練完成，若訓(xùn)練完成的實(shí)驗(yàn)室安全管理模型對(duì)測試集的預(yù)測正確率高于測試閾值，實(shí)驗(yàn)室安全管理模型建立完成；否則重新劃分?jǐn)?shù)據(jù)集調(diào)整參數(shù)訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)室安全管理模型。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人石家莊學(xué)院，其通訊地址為：050000 河北省石家莊市高新技術(shù)開發(fā)區(qū)珠峰大街288號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。