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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司呼和浩特供电分公司申请的专利基于虚拟现实的城市地下电缆运维检修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：CN120067888B 。

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：202510129398.7，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于虚拟现实的城市地下电缆运维检修方法及系统是由孙大伟;宋立辉;云帮助;张盛昱;王子韬;李哲;胡婧设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于虚拟现实的城市地下电缆运维检修方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电数字数据处理领域，具体涉及基于虚拟现实的城市地下电缆运维检修方法及系统。该方法包括采集实际电缆数据标注对应运行状态，采用基于自适应噪声注入的生成对抗网络算法训练数据扩充模型，用实际电缆数据与合成电缆数据训练分类模型，用已训练分类模型分析新的实际电缆数据，得到电缆的运行状态，完成运维检修工作。现有的城市地下电缆运维检修方法及系统存在对地下电缆的运行状态作出的判断不准确的问题。本发明提供的基于虚拟现实的城市地下电缆运维检修方法及系统能够对地下电缆的运行状态作出较为准确的判断。

本发明授权基于虚拟现实的城市地下电缆运维检修方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于虚拟现实的城市地下电缆运维检修方法，其特征在于，包括： S1.获取各地下电缆的实际电缆数据，人工标注每个所述实际电缆数据的运行状态； 所述运行状态包括正常、警告以及故障； S2.将标注后的各所述实际电缆数据输入至数据扩充模型中，采用基于自适应噪声注入的生成对抗网络算法训练所述数据扩充模型，得到已训练数据扩充模型，利用所述已训练数据扩充模型生成合成电缆数据，将所述实际电缆数据与所述合成电缆数据作为训练数据； S3.将所述训练数据输入至分类模型中，采用基于相对熵的随机森林算法训练所述分类模型，得到已训练分类模型； 所述S3中所述采用所述基于相对熵的随机森林算法训练所述分类模型包括： S301.对随机森林所需的决策树数量和深度进行初始化； S302.通过利用高斯曲率对特征进行筛选； S303.在决策树的构建过程中，采用基于电缆数据分布特性动态调整的相对熵损失函数，所述相对熵损失函数的计算公式为： 式中，为相对熵损失函数；Kue为类别数；为模型预测的第k类概率；为真实的第k类分布概率，k为类别索引； S304.对每棵决策树基于调整后的损失函数进行训练，并在节点分裂时选择最大化类间分离度的最优分裂点，在决策树生长过程中确定最优的划分方式，节点分裂优化的方式表示为： 式中，为最优分裂参数；为基于调整后的损失函数的节点分裂优化函数；θury为候选分裂参数集； S305.通过将若干独立经训练的决策树合成为随机森林并采用多数投票的方式进行全局预测，合成全局模型的计算公式为： 式中，为随机森林最终的预测结果；mode函数为多数投票函数；Tui为第i棵决策树；为随机森林中决策树的输入特征；i为决策树索引，为随机森林中决策树的数量； S306.通过分析各特征对模型输出熵的贡献来更新其权重，动态特征点的熵权调整的计算公式为： 式中，为第j个特征的权重，j为特征索引；update为权重更新函数；为第j个特征对损失函数变化的贡献； S307.重复迭代S302～S306，直至满足预设的停止迭代条件； S4.采集新的实际电缆数据，将所述新的实际电缆数据输入至所述已训练分类模型中，得到所述新的实际电缆数据所对应的运行状态，所述运行状态包括正常、警告以及故障，当所述运行状态为警告时进行检查，当所述运行状态为故障时进行维修。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人内蒙古电力(集团)有限责任公司呼和浩特供电分公司，其通讯地址为：010020 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区锡林南路218号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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