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龙图腾网获悉天津市产品质量监督检测技术研究院申请的专利基于多源数据分析的化学实验室安全预警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：CN121502616B 。

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：202610031132.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于多源数据分析的化学实验室安全预警方法及系统是由赵燕滔设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据分析的化学实验室安全预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及实验室安全管理与数据智能分析领域，公开基于多源数据分析的化学实验室安全预警方法及系统，方法包括：S1、采集化学实验室的多源数据；S2、对所述多源数据进行预处理；S3、构建基于深度多度量学习的复合风险识别模型，并利用所述多维度关联数据集结合对抗性样本增强策略对复合风险识别模型进行端到端训练；S4、采用基于帕累托原理的序贯采样启发式优化算法，对复合风险识别模型中的关键参数进行自动化全局寻优；S5、将实时采集并关联融合的多源数据，输入优化后的所述复合风险识别模型进行风险匹配分析，根据输出的风险匹配度确定风险等级并触发预警信息。本发明解决了多源数据融合、复合风险识别与模型泛化等技术难题。

本发明授权基于多源数据分析的化学实验室安全预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源数据分析的化学实验室安全预警方法，其特征在于，包括： S1、采集化学实验室的多源数据，所述多源数据包括环境数据、仪器设备数据、试剂管理数据、样品管理数据及人员操作数据； S2、对所述多源数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化以及基于时间、空间和逻辑关系的数据关联标注，形成多维度关联数据集； S3、构建基于深度多度量学习的复合风险识别模型，并利用所述多维度关联数据集，结合对抗性样本增强策略对所述复合风险识别模型进行端到端训练；所述复合风险识别模型包括：用于从输入数据中提取非线性特征的深度特征提取网络，以及连接其后、由多个并行且独立的度量学习器构成的深度多度量学习模块；所述多个度量学习器分别对所述非线性特征的不同子特征组进行特异性度量学习，以捕捉复合风险的局部模式； 其中，对所述复合风险识别模型进行端到端训练，包括： 构建训练样本集：从所述多维度关联数据集中，提取与历史安全事故在时间上关联的数据窗口以构建带标签的事故样本，并根据预设风险规则生成模拟风险场景的合成样本，共同构成带风险标签的训练样本集； 动态对抗性样本增强：在每一轮训练迭代中，针对当前训练的每个度量学习器，通过对抗性难负样本生成模块，对原始负样本添加特异性扰动来生成难负样本，以降低不同度量学习器间的相关性； 联合反向传播优化：以联合损失函数为优化目标，通过反向传播算法，同步更新所述深度特征提取网络、所述深度多度量学习模块中的所有度量学习器、以及所述对抗性难负样本生成模块中的扰动生成器的可训练参数； S4、采用基于帕累托原理的序贯采样启发式优化算法，对所述复合风险识别模型中的关键参数进行自动化全局寻优； S5、将实时采集并关联融合的多源数据，输入优化后的所述复合风险识别模型进行风险匹配分析，根据输出的风险匹配度确定风险等级，并触发与该风险等级对应的预警信息。

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