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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利训练数据的增强方法、设备及存储介质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：CN120525085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202511022583.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权训练数据的增强方法、设备及存储介质是由王鸿程;殷万欣;王爱杰;宋云鹏;陈家骥;吕家强设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练数据的增强方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种训练数据的增强方法、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。上述方法通过获取排水管网各个节点获取到的历史监测数据，将每一节点对应的历史监测数据作为一个数据点，得到原始数据集，基于目标第一均衡参数，根据原始数据集中每个数据点与目标第一均衡参数对应的邻近数据点的邻近距离，将原始数据集划分为有序数据集和无序数据集，然后，对有序数据集进行线性插值，以及基于目标第二均衡参数，对无序数据集中的各个数据点添加高斯噪声，得到均衡后的增强数据，解决了因数据分布不平衡导致的排水管网调控准确性低的技术问题。

本发明授权训练数据的增强方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种训练数据的增强方法，其特征在于，所述训练数据的增强方法包括： 获取排水管网各个节点获取到的历史监测数据，将每一所述节点对应的历史监测数据作为一个数据点，得到原始数据集； 遍历每一候选的第一均衡参数，确定所述原始数据集中每个数据点与邻近数据点的邻近距离，并根据所述原始数据集中每个数据点与邻近数据点的邻近距离，将所述原始数据集划分为多组有序数据点和无序数据点，其中，所述第一均衡参数表示所述邻近数据点的个数； 对于每组有序数据点和无序数据点，对所述有序数据点进行线性插值得到新的有序数据点，以及遍历每一候选的第二均衡参数，分别对所述无序数据点添加高斯噪声，生成新的所述无序数据点； 将每组新的所述有序数据点和所述无序数据点作为新的所述原始数据集，根据新的所述原始数据集中各个数据点的密度分布，在候选的所述第一均衡参数中确定目标第一均衡参数，以及在候选的所述第二均衡参数中确定目标第二均衡参数； 基于所述目标第一均衡参数，根据所述原始数据集中每个数据点与所述目标第一均衡参数对应的邻近数据点的邻近距离，将所述原始数据集划分为有序数据集和无序数据集； 对所述有序数据集进行线性插值，以及基于所述目标第二均衡参数，对所述无序数据集中的各个数据点添加高斯噪声，得到均衡后的增强数据； 在根据所述增强数据对预测模型进行训练后，通过所述预测模型基于所述排水管网各个节点获取到的当前监测数据确定预测质量结果； 从所述预测质量结果中确定目标质量指标对应的预测值，以及从目标质量结果中确定所述目标质量指标对应的目标值； 确定所述排水管网各个节点获取到的当前监测数据中，各个数据点的每一特征指标对所述目标质量指标的贡献分数； 根据所述贡献分数，在所述当前监测数据中各个数据点的所述特征指标中确定目标调控指标； 根据所述目标质量指标对应的预测值和目标值的偏差，确定所述目标调控指标的调控量； 根据所述目标调控指标和所述目标调控指标的调控量，确定所述排水管网的调控方案。

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