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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司肥西县供电公司申请的专利基于人工蜂群算法的灭火微胶囊释放控制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：CN120827701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511332032.6，技术领域涉及：A62C37/00；该发明授权基于人工蜂群算法的灭火微胶囊释放控制方法及系统是由陈雪圆;沈攀;罗何明;郭娟娟;刘宏宇;张莉涓;刘尚玥;刘裕峰;牟松杰;王景兵;邓新昌;黄杨设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工蜂群算法的灭火微胶囊释放控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工蜂群算法的灭火微胶囊释放控制方法及系统，属于消防安全技术领域。包括以下步骤：获取多类型传感器监测数据；基于多模态噪声字典对多类型传感器监测数据进行预处理，得到有效数据集；通过多参数验证逻辑对有效数据集交叉验证，得到火情确认结果；基于火情确认结果，通过人工蜂群算法定位火情区域，并控制火情区域灭火微胶囊释放。本发明用以解决灭火微胶囊释放控制时的数据可信度低、火情识别准确性不足及释放控制缺乏精准性的问题。

本发明授权基于人工蜂群算法的灭火微胶囊释放控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工蜂群算法的灭火微胶囊释放控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多类型传感器监测数据； 基于多模态噪声字典对多类型传感器监测数据进行预处理，得到有效数据集，具体为：构建多模态噪声字典；对多类型传感器监测数据按传感器类型进行分类，得到第一数据集；基于多模态噪声字典对第一数据集进行特征参数比对，并采用卡尔曼滤波算法进行降噪，得到第二数据集；基于同区域多类型传感器的第二数据集的时空关联性，对第二数据集中的缺失数据进行补全并整合，形成有效数据集； 通过多参数验证逻辑对有效数据集交叉验证，得到火情确认结果，具体为：基于有效数据集构建参数关联图，并输入预训练的图神经网络模型；通过图神经网络模型对参数关联图进行处理，挖掘多类型监测参数间的非线性隐性关联，并识别异常关联模式；将异常关联模式与火情特征库比对，筛选符合火情前兆的异常关联组合；综合关联组合的持续时长、多类型监测参数的变化幅度，生成火情确认结果； 基于火情确认结果，通过人工蜂群算法定位火情区域，具体为：基于火情确认结果，激活监测区域内的传感器网络，将监测区域划分为若干重叠的网格单元；通过侦察蜂在各网格单元内应用自适应搜索策略，生成多个候选火情区域，并基于多类型传感器数据计算这些候选火情区域的适应度；将适应度高于第一预设阈值的候选火情区域作为引领蜂的搜索起点，并在该区域的邻域内进行局部搜索，根据邻域的适应度动态更新候选火情区域；跟随蜂基于引领蜂探索更新后的候选火情区域，选择适应度高于第二预设阈值的候选火情区域作为最优位置，并通过深度搜索迭代更新最优位置；当迭代中最优位置变动幅度满足收敛条件时，输出所述最优位置作为火情区域坐标； 并控制火情区域灭火微胶囊释放。

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