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龙图腾网获悉科睿特软件集团股份有限公司申请的专利基于压力传感器评估测量对象工作状态方法及系统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：CN119848431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510033737.1，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于压力传感器评估测量对象工作状态方法及系统是由钟浩;廖轩设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于压力传感器评估测量对象工作状态方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于压力传感器评估测量对象工作状态方法及系统，属于状态评估技术领域，解决了现有方法对待审核员工的在岗状态进行判断时基于单一或少数几个相似度指标进行评估，难以适应基于压力传感器的评估需求的问题，方法包括：基于特征频率结合自适应滤波算法对时序性压力电信号预处理，获得预处理集，状态评估模型对预处理集识别分析，输出测量对象的工作状态评估结果；基于工作状态评估结果中综合评估值是否超过预设评估阈值；本发明中，状态评估模型结合自适应滤波算法生成的工作状态评估结果具有更高的准确度，状态评估模型能够实现时序性压力电信号的升阶重建功能，进而实现全面反映测量对象工作状态。

本发明授权基于压力传感器评估测量对象工作状态方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于压力传感器评估测量对象工作状态方法，其特征在于，所述基于压力传感器评估测量对象工作状态方法包括： 基于压力传感器获取时序性压力电信号，基于特征频率结合自适应滤波算法对时序性压力电信号预处理，获得预处理集，将预处理集上传至状态数据库； 预构建状态评估模型，从状态数据库中抽取建模样本集，按照3:1的比例将建模样本集划分为训练集和测试集，采用训练集和测试集训练状态评估模型，输出收敛的状态评估模型； 实时加载预处理集，以预处理集为输入，执行状态评估模型，状态评估模型对预处理集识别分析，输出测量对象的工作状态评估结果； 获取工作状态评估结果，基于工作状态评估结果中综合评估值是否超过预设评估阈值，若超过预设评估阈值，触发工作状态预警指令； 所述基于特征频率结合自适应滤波算法对时序性压力电信号预处理的方法，具体包括： 加载时序性压力电信号，基于预设采样周期将时序性压力电信号划分为至少一组特征频率集，对特征频率集异常值、缺失值处理； 加载特征频率集，基于预设判断周期识别特征频率集中离散频率分布、连续频率分布、无压力频率分布，对离散频率分布、连续频率分布、无压力频率分布对应的采样周期赋予标签，其中，离散频率分布标记为工作状态，连续频率分布标记为待识别状态，无压力频率分布标记为离开工位状态； 加载连续频率分布，基于快速傅里叶变换获得连续频率分布对应的频谱序列，计算频谱序列的幅值能量和相位； 其中，频谱序列的幅值能量通过以下公式计算： （1） （2） 其中，表示频谱序列的幅值能量，为频谱序列的相位，表示连续信号点数，表示连续频率分布基于快速傅里叶变换的输入表示，为信号频率； 采用聚类算法识别预设判断周期内中心幅值能量，加载频谱序列的幅值能量和相位，判断预设判断周期内是否存在近似信号频率； 若不存在近似频率，不对预设判断周期内信号频率抑制滤波处理； 若存在近似频率，基于低通滤波器对近似信号频率抑制处理，结合低通滤波器获得近似信号频率对应的幅值能量，输出抑制滤波处理后的连续频率分布； 加载抑制滤波处理后的连续频率分布、离散频率分布、无压力频率分布及对应的标记状态，整合得到预处理集； 所述采用训练集和测试集训练状态评估模型的方法，具体包括： 加载预构建的状态评估模型、训练集和测试集，设置状态评估模型的超参数、迭代轮次和训练批次； 获取训练集，采用交叉熵损失函数优化状态评估模型的性能，结合反向传播算法调整隐藏层中编码器、解码器、卷积层之间的连接权重； 采用均方根误差损失函数训练状态评估模型中的状态分类器，对于特征融合层生成的嵌入式特征融合结果，分别和真实分类结果求得均方误差损失，均方根误差损失函数表示为： （5） 其中，分别表示嵌入式特征融合结果和真实特征融合结果在特征融合矩阵中第行、第列的元素，分别表示嵌入式特征融合标签和真实特征融合标签在特征融合矩阵中第行、第列的元素； 基于预设迭代轮次内输出训练收敛的状态评估模型，获取测试集，基于测试集测试状态评估模型，输出测试结果； 加载测试结果，基于测试结果验证状态评估模型是否符合预设的模型精度，若符合预设的模型精度，输出收敛的状态评估模型； 若不符合预设的模型精度，采用Nadam优化器对状态评估模型的学习率和超参数更新，继续通过训练集对状态评估模型迭代训练。

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