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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于FE-FCM多维病害无监督学习的路面风险预警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：CN115438957B 。

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：202211078594.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于FE-FCM多维病害无监督学习的路面风险预警方法是由游凌云;郭楠宁;龙正午;李雄杰;黄俊成;苗雨设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FE-FCM多维病害无监督学习的路面风险预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于FE‑FCM多维病害无监督学习的路面风险预警方法，包括以下步骤：S1.获取路面病害数据；S2.对所述路面病害数据进行缺失值和标准化处理，然后进行特征提取，降低数据维数；S3.基于集群中样本分散概率的FCM模型，计算各路段上的路用性能风险等级；S4.根据计算结果对高风险路段进行预警。本发明具有易实施、高兼容的特点，道路病害下的多特征数据可以根据不同试验段的病害特点灵活的选取，同时标定的类别数量可以通过轮廓系数的最优目标灵活选取，并且可以通过后期数据的不断完善校准模型，提升模型的准确度。

本发明授权基于FE-FCM多维病害无监督学习的路面风险预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FE-FCM多维病害无监督学习的路面风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取路面病害数据； S2.对所述路面病害数据进行缺失值和标准化处理； S3.基于集群中样本分散概率的FCM模型，计算各路段上的路用性能风险等级； S4.根据计算结果对高风险路段进行预警； 其中，所述路面病害数据的获取方式包括： S11.对路面中参与数据采集的路段进行ID号编制，每个被ID号编制的路段作为一个实验路段，每个试验段包括该路段中所有的特征维度； S12.对路面病害数据的多维特征值按照试验段进行收集和统计；所述路面病害数据包括裂缝、车辙、滑移和水损害； 步骤S3包括：过将一个数据点分配给多个集群来确定相对于各个集群质心的概率，以此获得该数据点所在的集群，实现路面风险等级的划分； 步骤S3包括： S31.指定集群质心k的数量，然后为每个质心随机分配集群样本点； S32.计算每个集群的质心μk，k∈{1,...,n}； S33.更新每个集群的样本点； S34.循环步骤S32和S33，直到集群中的样本点不再发生变化； 所述集群的质心μk通过所有数据点的加权平均计算得到： 通过距离来度量集群内部的相似性，当Jm最小时，内部集群样本点的相似性最高，计算公式如下： 其中，ωi,j表示每个样本属于各个集群的概率，m为模糊器，xi为集群样本点，n为总样本量，k为质心点： 其中，p为累加初始量； 通过轮廓系数si判断多维病害下路面病害的风险等级分类的效果： 其中，bi为集群与最近集群的集群分离度，ai为集群内聚度。

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