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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于大数据分析和人工智能的一次性电子标签寿命预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：CN119202911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411707229.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于大数据分析和人工智能的一次性电子标签寿命预测方法是由臧小为;沈瑞琪;刘卫;许建兵设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析和人工智能的一次性电子标签寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于大数据分析和人工智能的一次性电子标签寿命预测方法，涉及电子标签寿命预测技术领域，本发明通过使用图神经网络和生成对抗网络对历史数据和工况数据进行精准预处理，显著提升了数据质量。采用多元线性回归模型和深度学习模型分别构建寿命预测和故障预测模型，增强了模型的精度和可靠性。该方法通过优化处理与多模型结合，能够更加准确地预测电子标签的寿命和故障风险，从而提高了整体方案的实用性和稳定性，为工业和物流管理中的标签维护和决策提供了有力支持。

本发明授权基于大数据分析和人工智能的一次性电子标签寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析和人工智能的一次性电子标签寿命预测方法，其特征在于，具体步骤包括：S1：将若干组一次性电子标签作为样本，将样本均分为第一试验组和第二试验组来进行寿命试验，采集所有样本在寿命试验中的历史数据，并对历史数据进行预处理；S2：构建寿命预测模型和故障预测模型，并分别利用第一试验组和第二试验组的历史数据来对寿命预测模型和故障预测模型进行训练优化；构建寿命预测模型和故障预测模型的逻辑为：基于多元线性回归模型构建一次性电子标签的寿命预测模型，基于深度学习模型和softmax函数构建一次性电子标签的故障预测模型；将第一试验组和第二试验组的历史数据，分别按照8:2的比例划分为第一训练集、第一验证集和第二训练集、第二验证集；利用第一训练集、第一验证集对寿命预测模型进行训练优化，利用第二训练集、第二验证集对故障预测模型进行训练优化；寿命预测模型表示为： 式中表示一次性电子标签的预测寿命，表示寿命预测模型的模型参数，、、、分别表示温度、湿度、压力和振幅，表示预设的第一余量；故障预测模型的构建逻辑为：将归一化数据输入到深度学习模型中计算其未归一化得分，未归一化得分表示为： 再将未归一化得分代入softmax函数转换为预测概率分布，预测概率分布表示为： 式中表示第个一次性电子标签在第个故障标签内的预测概率，表示第个一次性电子标签在第个故障标签内的未归一化得分，表示故障标签的个数，表示第个一次性电子标签的预测概率分布；S3：采集一次性电子标签实际工作环境下的工况数据，并对工况数据进行预处理；S4：将预处理完成后的工况数据依次代入优化完成后的寿命预测模型和故障预测模型，对一次性电子标签的寿命和故障状态进行初步预测，根据初步预测结果生成风险指数，并根据风险指数对一次性电子标签的寿命进行最终评估。

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南京理工大学，其通讯地址为：210014 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街200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”。