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龙图腾网获悉福建省智能交通信息工程有限公司;福建省交通科研院有限公司;福建师范大学申请的专利面向计量性能异常检测的动态汽车衡分组优化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：CN120429800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510925264.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权面向计量性能异常检测的动态汽车衡分组优化方法是由许永吉;陆艺强;林晗;陈志雄;何健升;杜欣;倪友聪设计研发完成，并于2025-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向计量性能异常检测的动态汽车衡分组优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向计量性能异常检测的动态汽车衡分组优化方法，包括：构建基于车辆通行模式的汽车衡可达网络；基于汽车衡可达网络，构建面向计量性能异常检测的汽车衡分组优化问题模型；基于双向深度优先搜索对汽车衡分组优化问题进行求解，通过正向与逆向搜索，生成覆盖尽可能多汽车衡的路径集，得到近似最优分组方案。该方法有利于提高动态汽车衡计量性能异常检测中汽车衡分组的准确性和效率。

本发明授权面向计量性能异常检测的动态汽车衡分组优化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向计量性能异常检测的动态汽车衡分组优化方法，其特征在于，包括： 构建基于车辆通行模式的汽车衡可达网络； 基于汽车衡可达网络，构建面向计量性能异常检测的汽车衡分组优化问题模型； 基于双向深度优先搜索对汽车衡分组优化问题进行求解，通过正向与逆向搜索，生成覆盖尽可能多汽车衡的路径集，得到近似最优分组方案； 构建面向计量性能异常检测的汽车衡分组优化问题模型，其实现方法为： 1定义解和解空间：设wbNet表示对应于短时窗Ts的汽车衡可达网络；若路径集X满足式1，则称X是基于wbNet的汽车衡分组问题的一个可行解；所有可行解构成解空间Ω； 在式1中，n表示路径中包括的汽车衡的数量，att＜j,j+1＞表示路径中弧wbj,wbj+1的权重，其代表从wbj到wbj+1的平均到达用时；同时，X中每个路径path对应一个汽车衡分组，分组数由fgnX＝|X|定义，每个分组的汽车衡由path中出现的汽车衡确定； 根据汽车衡计量性能异常检测场景的需求，每组中参与比对的汽车衡的数量不少于3个，因此有n≥3；另外，为保证路径在汽车衡可达网络wbNet的时间约束内，路径中所有紧邻汽车衡之间的平均到达用时之和不得超过wbNet的时窗大小Ts；路径数对应汽车衡的分组数； 2定义解对应的汽车衡未覆盖率：设m为汽车衡可达网络wbNet中所有汽车衡的数量，X是基于wbNet的汽车衡分组问题的一个可行解，则X对应的汽车衡未覆盖率furX的定义如式2所示； 在式2中，符号|S|表示集合S中元素的个数； 未覆盖率furX用于衡量解X中所有路径未覆盖的汽车衡数目与总汽车衡数量之比，反映解对整个网络wbNet中汽车衡的覆盖程度； 3定义解对应的汽车衡计量性能异常检测最大时窗：设X是基于wbNet的汽车衡分组问题的一个可行解，则X所对应的汽车衡计量性能异常检测最大时窗fmwX定义如式3和式4所示； fmwX＝maxpathAtts                   3其中，att＜j,j+1＞表示路径中弧wbj,wbj+1上标注的平均到达用时；max表示从一个数值型集合中求最大元素的函数； 最大时窗fmwX表示基于解X中各路径的平均到达用时，所确定的完成X覆盖汽车衡异常检测的最晚时间点； 4定义基于汽车衡可达网络的汽车衡分组优化问题：设wbNet表示对应于短时窗Ts的汽车衡可达网络，X∈Ω表示wbNet上的一个可行解与其对应的解空间；fgnX、furX和fmwX分别是计算解X对应的汽车衡分组数、汽车衡未覆盖率以及汽车衡计量性能异常检测的最大时窗三个优化目标函数；则基于汽车衡可达网络的汽车衡分组优化问题可形式化为式5定义的多目标模型： minX∈ΩfgnX,furX,fmwX       5目标是在可行解空间Ω中，同时最小化fgnX、furX和fmwX，从而获得最优分组方案。

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