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龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于APSO-HMM的管道泄漏孔径识别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：CN119532646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411633649.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于APSO-HMM的管道泄漏孔径识别方法是由郝永梅;李文硕;吴政奇;吴凡;王志成设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于APSO-HMM的管道泄漏孔径识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及管道泄漏技术领域，具体涉及一种基于APSO‑HMM的管道泄漏孔径识别方法。方法包括：构建多个训练集，每个训练集对应一种管道泄漏孔径；将每个训练集输入一个HMM模型进行训练迭代，在训练过程中运用APSO算法优化各状态下观察值的初始值，即B的初始值；把APSO算法求解得出的最优初始值带入HMM模型，用Baum‑Welch算法对HMM模型迭代计算，得到训练好的APSO‑HMM模型；提取待识别次声波原始信号泄漏信号xt的特征向量T，将特征向量T分别输入各个训练好的APSO‑HMM模型，输出对数似然概率最大的APSO‑HMM模型所对应的管道泄漏孔径，即为识别结果。本发明能够避免模型的初始值选取不当，从而提升管道泄漏孔径的识别效果。

本发明授权基于APSO-HMM的管道泄漏孔径识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于APSO-HMM的管道泄漏孔径识别方法，其特征在于， 包括： 构建多个训练集，每个训练集对应一种管道泄漏孔径；其中，每个训练集的构建过程包括：获取对应管道泄漏孔径的多个次声波原始泄漏信号xt；提取每个次声波原始泄漏信号xt的特征向量T，多个次声波原始泄漏信号xt的特征向量T所形成的集合作为针对该种管道泄漏孔径的HMM模型的训练集； 将每个训练集输入一个HMM模型进行训练迭代，在训练过程中运用APSO算法优化各状态下观察值的初始值，即B的初始值；把APSO算法求解得出的最优初始值带入HMM模型，用Baum-Welch算法对HMM模型迭代计算，得到训练好的APSO-HMM模型； 提取待识别次声波原始信号泄漏信号xt的特征向量T，将特征向量T分别输入各个训练好的APSO-HMM模型，输出对数似然概率最大的APSO-HMM模型所对应的管道泄漏孔径，即为识别结果； 其中，提取次声波原始泄漏信号xt的特征向量T的步骤为：对次声波原始泄漏信号xt进行高斯低通滤波去噪处理，得到去噪信号x't；采用EEMD算法对去噪信号x't进行分解，基于相关系数从分解得到的IMF分量中选取其有效IMF分量；以有效IMF分量的能量熵为元素，形成该次声波原始泄漏信号xt的特征向量T。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人常州大学，其通讯地址为：213000 江苏省常州市武进区湖塘镇滆湖中路21号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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