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龙图腾网获悉渤海大学申请的专利一种基于边缘计算的远程鱼类腐败预测数据获取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：CN116304656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211089217.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于边缘计算的远程鱼类腐败预测数据获取方法是由鄂旭;苏宪利;杨芳;赵生慧;李学鹏;励建荣;王杨设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算的远程鱼类腐败预测数据获取方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于边缘计算的远程鱼类腐败预测数据获取方法，步骤为：获取鱼类腐败气体检测数据，用于训练变分自编码器模型；在鱼类腐败气体检测数据加上腐败标签，用于训练变分自编码器的编码器神经网络结构，作为一个分类器模型；将分类器模型迁移为新的变分自编码器，然后重新训练解码器；将变分自编码器运行于鱼类腐败检测系统的边缘计算设备，同时生成一个腐败预测结果和降维后的数据；上述生成数据通过北斗报文系统发送到远程服务器；远程服务器部署解码器获取原始检测数据。本发明提供的方法在渔船端、边缘计算设备能够同时实现数据降维与腐败预测两个功能，实现远程监控；同时，存储的数据还能够作为储备，实现更高精度的预测。

本发明授权一种基于边缘计算的远程鱼类腐败预测数据获取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的远程鱼类腐败预测数据获取方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取鱼类腐败气体检测数据，用于训练变分自编码器模型； 2在鱼类腐败气体检测数据加上腐败标签，用于训练变分自编码器的编码器神经网络结构，作为一个分类器模型； 3将分类器模型迁移为新的变分自编码器，然后重新训练解码器； 4将变分自编码器运行于鱼类腐败检测系统的边缘计算设备，同时生成一个腐败预测结果和降维后的数据；上述生成数据通过北斗报文系统发送到远程服务器； 5远程服务器部署解码器获取原始检测数据； 步骤1中，基于鱼类腐败气体检测数据，完成第一次训练过程，获取变分自编码器模型的神经网络结构； 在编码器端生成特征码的均值与标准差： 1； ,2； 其中，X表示采集到的鱼类腐败气体数据，、、分别表示编码器神经网络运算过程，包括激活函数；C表示中间特征码，mu与分表表示最终特征码的均值与方差； 生成特征码： 3； Z为特征码； Z通过解码器解压为原始数据： 4； 其中，表示解码器神经网络结构； 步骤2中，鱼类腐败气体检测数据加上腐败标签后重新训练分类器模型中的连接权重，在变分自编码器尾部增加一层Softmax函数，作为分类器模型输出鱼类腐败预测结果；训练完成的分类器模型，去掉Softmax层后，重新作为变分自编码器，即为特征码进行Softmax计算，获取分类结果,然后基于该结果，重新训练、、的权重； 步骤3是将步骤2训练的编码器权重迁移到步骤1训练的结果内，然后重新训练解码器。

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