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龙图腾网获悉中国南方航空股份有限公司申请的专利航发各性能参数及其基线值的获取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：CN115345276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210846361.2，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权航发各性能参数及其基线值的获取方法及系统是由李富;赵寅;林文斌;胡锋;唐巍;肖倩设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本航发各性能参数及其基线值的获取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种航发各性能参数及其基线值的获取方法及系统，可自动获取实时空地数据链报文，根据关键字段将报文分类，确定报文类型后读取报文内所有参数字段并提取相关参数用于计算EGTM与Baseline，最后将读取到的所有参数以及计算结果全部写入数据库中，基于自主改进的自适应GA‑ELM的逼近器取得了良好效果，EGTM和Baseline计算精度均满足发动机性能监控需求，基于广义回归网络的逼近器逼近EGT、N2、FF的偏差值时均达到了较高精度。

本发明授权航发各性能参数及其基线值的获取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应GA-ELM的航发性能参数及其基线值的获取方法，其特征在于，包括如下步骤： 报文获取，接收并下载航发在起飞和巡航时的实时报文，识别并确定航发的构型和其所对应的报文种类后，将所述实时报文内的数据存入数据库； 计算参数筛选，从所述数据库中筛选出用于计算相应航发性能参数或其基线值的N类计算参数类型并进行归一化处理； 样本划分，针对每类计算参数从所述数据库中随机选取特定组的数据，将所述特定组的数据不等分地随机分为四种样本，分别为遗传训练样本、神经网络训练样本、测试样本以及计算样本，将每一种所述样本的前N-1类参数存入第一矩阵，余下的一类参数存入第二矩阵； 遗传算法训练，设置一个用于遗传训练的临时ELM，其包括N-1个神经元的输入层、用于内部非线性求和计算的d个中间层以及1个神经元的输出层，所述遗传训练样本的样本量为u组数据，其所对应的第一矩阵置于临时ELM的输入端，其所对应的第二矩阵置于临时ELM的输出端，确定自适应GA的参数并进行自适应GA训练后，随机生成特定数量的基因数为d的个体； 个体筛选，向临时ELM输入多组不同的测试样本重复进行自适应GA训练，获取最优适应度值所对应的最优个体； 神经网络训练，定义一个用于神经网络训练的新ELM，其输入层、中间层以及输出层的神经元个数均与所述临时ELM相等，并将所述最优个体所对应的最优权值和最优阈值赋给所述新ELM，所述神经网络训练样本的样本量为w组数据，其所对应的第一矩阵置于新ELM的输入端，其所对应的第二矩阵置于新ELM的输出端，进行神经网络训练，完成后获得自适应GA-ELM逼近器； 参数计算，所述计算样本的样本量为t组数据，其所对应的第一矩阵置于自适应GA-ELM逼近器的输入端，其所对应的第二矩阵置于自适应GA-ELM逼近器的输出端，运行自适应GA-ELM逼近器，将训练结果存入目的矩阵中，所述目的矩阵的维度与第二矩阵的维度相同； 结果获取，对所述目的矩阵进行反归一化处理，获得航发性能参数。

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