湖南科技大学舒小娟获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利钢绞线预应力的识别方法、装置、设备及介质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：CN120724350B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511152589.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权钢绞线预应力的识别方法、装置、设备及介质是由舒小娟;李煜杰;戴志云;伍哲;彭雄;赵超设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本钢绞线预应力的识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种钢绞线预应力的识别方法、装置、设备及介质。方法包括：获取不同张拉力工况下钢绞线锚具在回弹激励源的激励下产生的声信号；对声信号进行预处理；对处理后的声信号进行特征提取，得到各张拉力工况对应的多维特征集；对多维特征集进行优化处理，得到目标声信号特征；训练目标声信号特征，得到分类精度；分类精度低于预设精度阈值时，对目标声信号特征进行数据清洗，得到清洗后的声信号特征；根据清洗后的声信号特征对预设初始模型进行训练，得到目标模型，目标模型用于识别在不同张拉力工况下的所述钢绞线的预应力。如此，通过对不同张拉力工况下的声信号进行处理，并对模型识别性能进行优化，以提高钢绞线预应力识别的准确度。
本发明授权钢绞线预应力的识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种钢绞线预应力的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括： 获取不同张拉力工况下钢绞线锚具在回弹激励源的激励下产生的声信号； 对所述声信号进行预处理，得到处理后的声信号； 对所述处理后的声信号进行特征提取，得到各张拉力工况对应的多维特征集，所述多维特征集至少包括时域特征、频域特征、MFCC以及GFCC； 对所述多维特征集进行优化处理，得到目标声信号特征； 将所述目标声信号特征输入预设初始训练模型，得到所述目标声信号特征对应的第一分类精度； 在所述第一分类精度低于第一预设精度阈值的情况下，对所述目标声信号特征进行数据清洗，得到清洗后的声信号特征； 根据所述清洗后的声信号特征对预设初始模型进行训练，得到目标模型，所述目标模型用于识别在不同张拉力工况下的所述钢绞线的预应力。
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