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龙图腾网获悉上海波汇科技有限公司;平湖波汇通信科技有限公司申请的专利一种分布式、自适应阈值调整方法及应用该方法的DAS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：CN116434487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211581002.5，技术领域涉及：G08B21/18；该发明授权一种分布式、自适应阈值调整方法及应用该方法的DAS系统是由刘东;孙楠;周勇军;张益民设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式、自适应阈值调整方法及应用该方法的DAS系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分布式、自适应阈值调整方法及应用该方法的DAS系统，所述方法包括步骤：确定系统启动时精度评分数组、召回率评分数组和置信度阈值数组的容量并初始化；用户确认并提交告警反馈信息；从精度评分数组、召回率评分数组中索引获取告警发生位置的先前的精度和召回率评分；利用获取得到的先前的精度和召回率评分，并根据告警反馈信息分别对告警发生位置及其影响范围内各位置的精度和召回率评分进行更新、对告警影响范围内的置信度阈值进行更新；将完成更新的精度、召回率评分和置信度阈值存储在DAS系统的磁盘内。本发明可以根据用户反馈的告警位置的实际情况对每个位置的精度、召回率评分和置信度阈值进行动态更新，以平衡系统的精度和召回率，优化系统综合指标。

本发明授权一种分布式、自适应阈值调整方法及应用该方法的DAS系统在权利要求书中公布了：1.一种分布式、自适应阈值调整方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1，根据DAS系统所用光纤的空间分辨率及光纤线路总长确定系统启动时精度评分数组、召回率评分数组和置信度阈值数组的容量并初始化； S2，用户确认DAS系统基于深度神经网络模型发出的告警并提交告警反馈信息； S3，根据告警发生位置的位置坐标，分别从精度评分数组、召回率评分数组中获取该位置坐标索引对应的先前的精度评分和召回率评分； S4，利用获取得到的先前的精度评分和召回率评分，并根据告警反馈信息和设定的更新方法分别对告警发生位置及其影响范围内各位置的精度评分和召回率评分进行更新、对告警影响范围内的置信度阈值进行更新； 对告警发生位置及其影响范围内各位置的精度评分进行更新的具体步骤为： 首先，根据精度评分计算告警发生位置处的精度预期，精度预期计算方法： 然后，根据精度预期计算告警发生位置的精度评分更新量，根据计算出的精度评分更新量更新该位置的精度评分： 告警发生位置x0处的精度评分更新量Δp＝K*WP-EPx0； 告警发生位置x0处的精度评分的更新方法为Px0←Px0+K*WP-EPx0； 然后，利用高斯核函数将精度评分更新量扩散至告警事件影响范围内的各个位置，对告警事件影响范围内的各个位置的精度评分进行更新： Px←Px+Δp*GKx-x0,x∈[x0-3σ,x0+3σ]， 其中，Px0为告警发生位置x0处的先前的精度评分；EPx0为告警发生位置x0处的精度预期；当告警反馈信息为正确告警时，WP＝1，当告警反馈信息为误报时，WP＝0；K为得分系数；σ为高斯分布的方差； 对告警发生位置及其影响范围内各位置的召回率评分进行更新的具体步骤为： 首先，根据召回率评分计算告警发生位置处的召回率预期，召回率预期计算方法： 然后，根据召回率预期计算告警发生位置的召回率评分更新量，根据计算出的召回率评分更新量更新该位置的召回率评分： 告警发生位置x0处的召回率评分更新量ΔR＝K*WR-ERx0； 告警发生位置x0处的召回率评分的更新方法为Rx0←Rx0+K*WR-ERx0； 然后，利用高斯核函数将召回率评分更新量扩散至告警事件影响范围内的各个位置，对告警事件影响范围内的各个位置的召回率评分进行更新： 告警事件影响范围内的各个位置的召回率评分的更新方法为Rx←Rx+Δp*GKx-x0,x∈[x0-3σ,x0+3σ]， 其中，Rx0为告警发生位置x0处的先前的召回率评分；ERx0为告警发生位置x0处的召回率预期；当告警反馈信息为正确告警时，WR＝1，告警反馈信息为漏报时，WR＝0；K为得分系数；σ为高斯分布的方差； 告警影响范围内的置信度阈值的更新方法为：Tx←Tx+step*ERx-EPx,x∈[x0-3σ,x0+3σ]，EPx为告警影响范围内的x位置的精度预期，ERx为告警影响范围内的x位置的召回率预期，step为用于控制更新速度的阈值更新系数，σ为高斯分布的方差； S5，将完成更新的精度评分、召回率评分和置信度阈值存储在DAS系统的磁盘内。

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