华中科技大学阮滨获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于可解释性人工智能的饱和珊瑚砂阻尼比预测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：CN119943197B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510028355.X，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于可解释性人工智能的饱和珊瑚砂阻尼比预测方法是由阮滨;叶宜培;缪剑雄;王苏阳;郭洋;周正龙设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于可解释性人工智能的饱和珊瑚砂阻尼比预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可解释性人工智能的饱和珊瑚砂阻尼比预测方法，包括制备饱和珊瑚砂试样；利用饱和珊瑚砂试样进行试验，生成数据集；利用CNN‑BiLSTM组合神经网络建立饱和珊瑚砂阻尼比预测模型；利用数据集输入饱和珊瑚砂阻尼比预测模型进行训练；利用SHAP方法对饱和珊瑚砂阻尼比预测模型进行解释性分析。本发明利用饱和珊瑚砂进行试验，记录不同材料参数下饱和珊瑚砂阻尼比的变化，获得了各个影响因素之间的初步结论，接着建立CNN‑BiLSTM混合深度学习模型，实现了提取特征信息并进行预测，最后使用SHAP分析各个特征的输入参数与输出值之间的关系，拓展了人工智能在珊瑚砂动力变形特征领域的应用。
本发明授权一种基于可解释性人工智能的饱和珊瑚砂阻尼比预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可解释性人工智能的饱和珊瑚砂阻尼比预测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一、制备饱和珊瑚砂试样； 步骤二、利用饱和珊瑚砂试样进行试验，生成数据集，数据集中各样本的影响因素包括相对密度、围压、细粒含量和应变，影响目标为阻尼比； 步骤三、利用CNN-BiLSTM组合神经网络建立饱和珊瑚砂阻尼比预测模型；所述的饱和珊瑚砂阻尼比预测模型由输入到输出依次包括输入层、CNN层、BiLSTM层、全连接层和输出层；所述的CNN层包括1个卷积层和1个池化层；所述的BiLSTM层包括1个双向LSTM层； 步骤四、利用数据集输入饱和珊瑚砂阻尼比预测模型进行训练，对饱和珊瑚砂阻尼比预测模型的参数进行优化，得到优化后的饱和珊瑚砂阻尼比预测模型； 步骤五、利用SHAP方法对优化后的饱和珊瑚砂阻尼比预测模型进行解释性分析。
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