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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于多通道空洞卷积注意力模型的关键核素预测装置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：CN120069169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510060436.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于多通道空洞卷积注意力模型的关键核素预测装置是由李昊哲;龚开;钮云龙;张志猛;杨维耿;赵顺平;刘兴高设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多通道空洞卷积注意力模型的关键核素预测装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多通道空洞卷积注意力模型的关键核素预测装置，所述装置依次由碘化钠谱仪数据采集模块、数据库和上位机组成；所述上位机包括数据划分模块、多通道空洞卷积注意力预测模型建模模块、多通道空洞卷积注意力预测模块和预测结果输出模块。本发明实现了智能性强、高精度、高准确率的关键核素电离室剂量率在线预测，解决了关键核素电离室剂量率人工预测精度低、效率低，特征提取不完善的问题。

本发明授权一种基于多通道空洞卷积注意力模型的关键核素预测装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多通道空洞卷积注意力模型的关键核素预测装置，其特征在于，所述装置依次由碘化钠谱仪数据采集模块、数据库和上位机组成；所述上位机包括数据划分模块、多通道空洞卷积注意力预测模型建模模块、多通道空洞卷积注意力预测模块和预测结果输出模块； 所述碘化钠谱仪数据采集模块，用于采集得到碘化钠谱仪数据并上传至数据库； 所述数据库，用于保存碘化钠谱仪数据采集模块收集的碘化钠谱仪数据并上传至上位机中； 所述上位机，用于将碘化钠谱仪数据对多通道空洞卷积注意力预测模型进行训练，训练得到优化后的多通道空洞卷积注意力预测模型，随后根据优化后的多通道空洞卷积注意力预测模型对待测的碘化钠谱仪数据进行预测得到预测值，具体为： a.1首先通过所述上位机中的数据划分模将上传的碘化钠谱仪数据划分为训练集、验证集和测试集，并将所述训练集和验证集上传至多通道空洞卷积注意力预测模型建模模块中，并将测试集上传至多通道空洞卷积注意力预测模块中； a.2随后所述多通道空洞卷积注意力预测模型建模模块通过训练集对多通道空洞卷积注意力预测模型进行训练，训练得到优化后的多通道空洞卷积注意力预测模型并上传至多通道空洞卷积注意力预测模块中； 所述步骤a.2具体包括以下子步骤： a.2.1所述多通道空洞卷积注意力预测模型包括个不同空洞率的空洞卷积提取特征通道、双向循环特征提取模块、注意力机制模块和反向随机失活模块； a.2.2首先使用个不同空洞率的空洞卷积提取特征通道分别对训练集提取到个输出向量：，其中，表示第个空洞卷积提取特征通道提取得到输出向量，； a.2.3随后任意一个输出向量通过隐层神经元个数为l的双向循环特征提取模块，得到输出； a.2.4随后输出通过注意力机制模块，得到输出； a.2.5所述反向随机失活模块将每一个输出向量重复步骤a.2.3-步骤a.2.4，得到个输出：； 随后将个输出进行向量拼接，得到：； 按照一定的概率随机将某些单元暂时从网络中丢弃，反向随机失活后的输出为： ； 其中，表示丢弃神经网络单元的概率； a.2.6并将训练集通过双向循环特征提取模块、注意力机制模块和反向随机失活模块，得到输出； a.2.7将输出和输出进行整合，得到输出：； a.2.8最后将输出和可学习变换权重进行相乘，得到训练集的预测向量； a.2.9通过训练集和预测向量构建损失函数，并通过损失函数对多通道空洞卷积注意力预测模型进行训练，训练得到优化后的多通道空洞卷积注意力预测模型并上传至多通道空洞卷积注意力预测模块中； a.3所述多通道空洞卷积注意力预测模块通过优化后的多通道空洞卷积注意力预测模型对待测的碘化钠谱仪数据进行预测，得到该数据对应的关键核素电离室剂量率的预测值； a.4所述数据对应的关键核素电离室剂量率的预测值通过预测结果输出模块进行输出。

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