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龙图腾网获悉山东省路桥集团有限公司申请的专利一种桥梁施工监测异常数据识别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：CN119961762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510442924.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种桥梁施工监测异常数据识别方法及系统是由梁佳庭;李连文;张文华;戴润丰;张良祺;鲁冠宇;赵勋;王佳明;张天一;路伟岳;丁明慧;裴凯峰;赵佳东设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种桥梁施工监测异常数据识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与数据处理技术领域，具体涉及一种桥梁施工监测异常数据识别方法及系统，方法如下：通过设置传感器和设备采集桥梁监测振动信号数据；对采集到的数据进行清洗、转换和标准化处理；基于图神经网络模型构建桥梁施工监测异常数据识别模型，将处理后的数据输入至桥梁施工监测异常数据识别模型进行训练，识别异常情况。系统基于采集的桥梁结构信息、水文和气象信息、实时监测信息以及维护交维信息和方法的异常识别结果进行分析，将分析结果传输至前端。本发明通构建基于图神经网络模型的桥梁施工监测异常数据识别模型，并对模型进行训练，可以监测桥梁施工中复杂的振动信号数据，更好地识别异常情况。

本发明授权一种桥梁施工监测异常数据识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种桥梁施工监测异常数据识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、数据采集：通过设置传感器和设备采集桥梁监测振动信号数据； S2、数据处理：对采集到的数据进行清洗、转换和标准化处理； S3、构建桥梁施工监测异常数据识别模型：基于图神经网络模型构建桥梁施工监测异常数据识别模型，将处理后的数据输入至桥梁施工监测异常数据识别模型进行训练，识别异常情况； 桥梁施工监测异常数据识别模型的训练流程如下： （1）初始化图神经网络的参数； （2）进行粒子更新与适应度评估； （3）进行图神经网络的节点信息传播与更新； （4）进行拓扑结构敏感核函数加权与特征强化； （5）进行迭代训练与收敛判断； 初始化图神经网络的参数具体如下： 采用基于混沌粒子群优化的图神经网络算法对桥梁的振动信号进行处理，在图神经网络的参数初始化时，设定粒子群的状态，在粒子群优化方法的基础上通过混沌映射初始化粒子群，即进行混沌粒子群优化，其中，混沌映射函数采用正弦扰动项增强混沌特性，根据迭代次数通过人工设置混沌映射函数中的混沌扰动强度系数； 混沌粒子群优化的计算公式如下： ， ， 其中，表示混沌映射函数，表示使结果位于区间的取模运算，表示第个粒子在第次混沌迭代时的状态值，表示第个粒子在第次混沌迭代时的状态值，表示混沌扰动强度系数。

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