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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种液体铅铋中氧状态分类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：CN120234697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510705012.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种液体铅铋中氧状态分类方法是由李洋;曹青正;鲍丙俊;管颖;陈春花;武欣;张敏;姜华磊设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种液体铅铋中氧状态分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种液体铅铋中氧状态分类方法，涉及智能分类识别技术领域，液体铅铋中氧状态分类模型，包括特征嵌入网络、位置编码层、注意力网络、动态特征融合门控网络和输出层；其中，注意力网络由多个Transformer网络堆叠构成，每个Transformer网络均包括依次连接的特征内自注意力层、特征间交叉注意力层和前馈网络层；液体铅铋中氧状态分类方法包括：将氧电势时间子序列和温度时间子序列通过小波变换获取近似系数均值特征，将近似系数均值特征依次经过液体铅铋中氧状态分类模型中的特征嵌入网络、位置编码层、注意力网络、动态特征融合门控网络和输出层获得液体铅铋中氧状态分类预测结果；实现对状态过渡区域以及复杂状态边界分类，同时提高了分类精度。

本发明授权一种液体铅铋中氧状态分类方法在权利要求书中公布了：1.一种液体铅铋中氧状态分类方法，其特征在于，利用液体铅铋中氧状态分类模型，所述模型包括特征嵌入网络、位置编码层、注意力网络、动态特征融合门控网络和输出层；其中，注意力网络由多个Transformer网络堆叠构成，相邻的两个Transformer网络之间，上一个Transformer网络的输出作为下一个Transformer网络的输入，每个Transformer网络均包括依次连接的特征内自注意力层、特征间交叉注意力层和前馈网络层，所述液体铅铋中氧状态分类方法包括： 获取氧电势时间子序列和温度时间子序列，通过小波变换获取近似系数均值特征； 将近似系数均值特征经过特征嵌入网络进行非线性投影，获取氧电势投影特征和温度投影特征； 将氧电势投影特征和温度投影特征经过位置编码层进行编码，得到编码后投影特征； 将编码后投影特征通过注意力网络的进行特征提取，获取非线性变换增强特征；非线性变换增强特征由氧电势非线性变换增强特征Fv和温度非线性变换增强特征Ft组成； 将注意力网络得到的非线性变换增强特征输入到动态特征融合门控网络进行特征融合，获取动态加权融合特征； 将动态加权融合特征输入到输出层，获得液体铅铋中氧状态分类预测结果。

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中国科学院合肥物质科学研究院，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市蜀山区蜀山湖路350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”。