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龙图腾网获悉杭州湘亭科技有限公司申请的专利海水核素检测数据的离群点异常识别预警方法及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：CN120539781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511044644.5，技术领域涉及：G01T1/36；该发明授权海水核素检测数据的离群点异常识别预警方法及系统是由李海;吴丹;杨庚;曹明月;刘启黎;马霖瑞;刘浪设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本海水核素检测数据的离群点异常识别预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及海水核素检测技术领域，特别涉及一种海水核素检测数据的离群点异常识别预警方法及系统。检索满足核素检测环境参数和海水核素检测能谱的历史核素检测样本，执行众数分析，获得核素浓度置信区间；基于核素浓度置信区间对核素浓度检测值执行离群分析，获得一级集中核素浓度；对一级集中核素浓度进行集中趋势分析，获得二级集中核素浓度；对不属于二级集中核素浓度的核素浓度检测值执行预警。提高了海水核素检测数据的准确性和可靠性。

本发明授权海水核素检测数据的离群点异常识别预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.海水核素检测数据的离群点异常识别预警方法，其特征在于，包括： 检索满足核素检测环境参数和海水核素检测能谱的历史核素检测样本，执行众数分析，获得核素浓度置信区间； 基于所述核素浓度置信区间对核素浓度检测值执行离群分析，获得一级集中核素浓度； 对所述一级集中核素浓度进行集中趋势分析，获得二级集中核素浓度； 对不属于所述二级集中核素浓度的核素浓度检测值执行预警； 其中，检索满足核素检测环境参数和海水核素检测能谱的历史核素检测样本，执行众数分析，获得核素浓度置信区间，包括： 通过核素标准浓度识别模型，处理所述海水核素检测能谱，输出核素标准浓度区间，其中，所述核素标准浓度识别模型具有标准检测环境参数； 计算所述核素检测环境参数与所述标准检测环境参数的环境偏差向量； 以所述环境偏差向量和所述标准检测环境参数为约束，检索所述历史核素检测样本，执行众数分析，获得核素浓度偏差向量，对所述核素标准浓度区间进行调整，获得所述核素浓度置信区间； 其中，所述核素标准浓度识别模型构建步骤包括： 采集满足所述标准检测环境参数的海水核素检测能谱特征记录数据与核素浓度检出数据； 以所述核素浓度检出数据为监督，以所述海水核素检测能谱特征记录数据为输入，训练所述核素标准浓度识别模型； 其中，以所述环境偏差向量为约束，检索所述历史核素检测样本，包括： 检索第一历史核素检测样本，其中，所述第一历史核素检测样本具有第一样本核素检测环境参数、第一样本海水核素检测能谱记录数据和具有置信标识的第一样本核素浓度记录数据，所述第一样本核素检测环境参数与所述标准检测环境参数一致； 提取第二历史核素检测样本，其中，所述第二历史核素检测样本具有第二样本核素检测环境参数、第二样本海水核素检测能谱记录数据和具有置信标识的第二样本核素浓度记录数据； 当所述第二样本核素检测环境参数与所述第一样本核素检测环境参数的检测环境偏差向量与所述环境偏差向量一致，且所述第一样本海水核素检测能谱记录数据与所述第二样本海水核素检测能谱记录数据一致，比对所述第一样本核素浓度记录数据和所述第二样本核素浓度记录数据，获得核素浓度偏差向量标定值，添加进所述历史核素检测样本； 其中，检索所述历史核素检测样本，执行众数分析，获得核素浓度偏差向量，对所述核素标准浓度区间进行调整，获得所述核素浓度置信区间，包括： 从所述历史核素检测样本，提取第一属性核素浓度偏差向量标定值集合，执行众数分析，获得第一属性核素浓度代表向量； 根据所述第一属性核素浓度代表向量对所述核素标准浓度区间的第一属性核素标准浓度区间的最大值和最小值进行修正，获得第一属性核素浓度置信区间，添加进所述核素浓度置信区间。

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