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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种动态调整的实时伞降状态预测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：CN120045911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510066977.1，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种动态调整的实时伞降状态预测方法及系统是由习赵军;向雪松;杨佳文;李毅超;崔新光;刘张裕;胡麟设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态调整的实时伞降状态预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态调整的实时伞降状态预测方法，通过布置在跳伞员身上的多个传感器实时收集飞行状态数据，并无线传输至数据处理单元；对采集到的数据进行预处理，利用卷积神经网络提取关键特征，生成一维特征向量；将跳伞任务划分为多个子任务，每个子任务对应不同的环境或状态，基于历史数据得到的初始权重分配，为每个子任务进行特征加权，并实时调整权重，生成加权后的综合特征向量；利用长短记忆神经网络对加权后的综合特征向量进行时序分析，生成对未来时间点的预测结果；本发明通过动态调整机制实时响应环境或状态变化，使预测模型更适应复杂多变的跳伞环境。

本发明授权一种动态调整的实时伞降状态预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种动态调整的实时伞降状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过布置在跳伞员身上的多个传感器实时收集跳伞过程中的多项飞行状态数据，并将这些数据无线传输至数据处理单元； S2、对采集到的数据进行预处理，利用卷积神经网络对预处理后的数据提取关键特征，生成代表跳伞环境或状态的一维特征向量； S3、将跳伞任务划分为多个子任务，每个子任务对应不同的环境或状态，使用历史数据得到的初始权重分配为基础，为每个子任务进行特征加权，并基于跳伞过程中的环境或状态特征的变化，实时调整每个特征的权重分配，生成加权后的综合特征向量；所述子任务是指依据跳伞过程中的环境参数和跳伞员的状态特征变化而划分的多个状态预测单元，每个子任务分别对应不同的环境条件或姿态状态，用于针对性地进行特征加权与预测；子任务的划分依据参数变化率和设定阈值确定，当环境参数或姿态特征的变化率超过设定阈值时触发新的子任务，实现模型对不同状态的自适应预测； S4、利用长短记忆神经网络对加权后的综合特征向量进行时序分析，分析不同时间步之间的关系，生成对未来时间点的预测结果。

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