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龙图腾网获悉山东晨晖电子科技有限公司申请的专利基于机器学习的燃气表数据智慧采集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：CN120180165B 。

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：202510607673.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的燃气表数据智慧采集系统是由肖琳;孟召鹏;陈方旭;于洋;玄律;薛文忠设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的燃气表数据智慧采集系统在说明书摘要公布了：本发明涉及天然气技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的燃气表数据智慧采集系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，处理器执行计算机程序时实现如下步骤：获取目标用户在当前周期内的燃气数据序列；获取任一燃气数据的燃气使用活跃度和历史活跃评估指数；根据燃气数据序列中的每个燃气数据的燃气使用活跃度和历史活跃评估指数，设置聚类算法中的最佳聚类半径和最小点数，对燃气数据序列进行聚类，得到多个聚类簇；根据聚类簇自适应获取目标用户的燃气数据采样频率，用于采集下一个周期内的燃气数据，在避免冗余数据出现，减弱系统负荷处理的同时也能保留目标用户的有效燃气使用信息。

本发明授权基于机器学习的燃气表数据智慧采集系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的燃气表数据智慧采集系统，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤： 获取目标用户在当前周期内的每个采样时刻下的燃气数据，得到燃气数据序列； 针对所述燃气数据序列中的任一燃气数据，根据所述任一燃气数据与其局部范围内的邻域燃气数据的差异，获取所述任一燃气数据的燃气使用活跃度，根据历史周期内与所述任一燃气数据的采样时刻为同一时刻下的历史燃气数据的燃气使用活跃度，获取所述任一燃气数据的历史活跃评估指数； 根据所述燃气数据序列中的每个燃气数据的燃气使用活跃度和历史活跃评估指数，设置聚类算法中的最佳聚类半径和最小点数，根据所述最佳聚类半径和所述最小点数，对所述燃气数据序列进行聚类，得到多个聚类簇； 根据每个所述聚类簇中燃气数据的燃气使用活跃度，自适应获取所述目标用户的燃气数据采样频率，用于采集所述目标用户在当前周期之后的下一个周期内的燃气数据； 所述根据所述燃气数据序列中的每个燃气数据的燃气使用活跃度和历史活跃评估指数，设置聚类算法中的最佳聚类半径和最小点数，包括： 以燃气使用活跃度为纵轴，以历史活跃评估指数为横轴，构建散点图，根据所述燃气数据序列中的每个燃气数据的燃气使用活跃度和历史活跃评估指数，在所述散点图中映射得到所述燃气数据序列中的每个燃气数据对应的散点； 针对所述散点图中的任一散点，根据所述任一散点分别与每个其他散点之间的欧式距离、燃气使用活跃度差异和历史活跃评估指数差异，得到所述任一散点的相对邻域半径；获取所述散点图中的每个散点的相对邻域半径，在所有相对邻域半径中筛选最佳相对邻域半径作为聚类算法中的最佳聚类半径； 将所述最佳聚类半径对应的散点作为目标散点，以所述目标散点为中心，所述最佳聚类半径为边长，构建一个滑动窗口，利用所述滑动窗口对所述散点图进行区域划分，得到多个包含散点的散点区域，散点区域的大小与所述滑动窗口的大小相同； 针对任一散点区域，获取所述任一散点区域的区域中心，得到所述任一散点区域中的每个散点与区域中心之间的距离，将最小距离对应的散点作为所述任一散点区域的中心散点，根据所有散点区域的中心散点的分布特征，获取聚类算法中的最小点数。

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