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龙图腾网获悉陕西秦洲核与辐射安全技术有限公司申请的专利基于多算法融合的核辐射指标预警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：CN120234772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510730352.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多算法融合的核辐射指标预警系统是由温小梅;刘禹;姜丹;李源;王靛;李青设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多算法融合的核辐射指标预警系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多算法融合的核辐射指标预警系统，包括环境数据采集模块：用于采集γ射线剂量率数据、风速数据、风向数据和地理位置信息，并构建核辐射环境数据集；剂量率预测模块：用于基于稀疏循环神经网络模型预测γ射线剂量率数据的未来变化趋势；异常检测模块：用于识别异常突变点，定位高风险传感器位置；扩散区域建模模块：用于计算核辐射扩散影响区域；网格风险演化模块：用于基于多状态细胞自动机模拟规则网格风险状态的时序演化；融合判定模块：用于融合输出结果，生成最终预警等级与空间风险分布结果。本发明实现了核辐射风险精准预测与动态空间预警，显著提升了预警准确率与响应效率。

本发明授权基于多算法融合的核辐射指标预警系统在权利要求书中公布了：1.基于多算法融合的核辐射指标预警系统，其特征在于，包括： 环境数据采集模块：用于采集γ射线剂量率数据、风速数据、风向数据和地理位置信息，并构建核辐射环境数据集； 剂量率预测模块：用于基于稀疏循环神经网络模型预测γ射线剂量率数据的未来变化趋势； 异常检测模块：用于识别异常突变点，定位高风险传感器位置； 扩散区域建模模块：用于计算核辐射扩散影响区域； 网格风险演化模块：用于将监测区域划分为规则网格，基于多状态细胞自动机模拟规则网格风险状态的时序演化； 融合判定模块：用于生成最终预警等级与空间风险分布结果； 模块之间通过如下方法实现： S1、采集监测区域内的γ射线剂量率数据、风速数据、风向数据和地理位置信息，构建核辐射环境数据集； S2、对γ射线剂量率数据，采用稀疏循环神经网络模型进行趋势预测，生成核辐射剂量率预测结果矩阵； S3、将核辐射剂量率预测结果矩阵与历史γ射线剂量率数据进行对比，通过对每一传感器节点，计算预测序列的预测值与观测子序列的观测值之间各时间步的残差值，生成残差序列，并基于该残差序列识别异常突变点，对异常点集合进行空间聚类处理，以构建包含各高风险节点地理坐标、采样时间点及γ射线剂量率残差值的高风险传感器节点集合，生成高风险位置数据； S4、将所述高风险位置数据、风速数据和风向数据输入一个加入风向偏移修正的改进的指数传播算法，计算各高风险节点对监测区域内任意网格点的扩散影响值，并将所有高风险节点的扩散影响值在空间维度上进行叠加，得到叠加矩阵Mx,y，生成核辐射扩散影响区域数据； S5、将监测区域划分为规则网格，对每一网格单元的叠加矩阵进行风险等级划分，以构建初始状态向量，基于初始状态向量，建立多状态细胞自动机模型，基于多状态细胞自动机模型，依据核辐射扩散影响区域数据与高风险位置数据，模拟各规则网格单元的风险状态演化过程，输出网格风险等级结果； S6、对稀疏循环神经网络模型、异常检测模块、指数传播算法和多状态细胞自动机模型的输出结果进行加权融合，动态调整权重，生成最终预警等级与空间风险分布结果。

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