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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种产品储存环境异常检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：CN120316676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510401212.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种产品储存环境异常检测方法及系统是由盛沛;肖支才;丛林虎;郑振;王红坤;亓文勇设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种产品储存环境异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种产品储存环境异常检测方法及系统，涉及电子产品性能退化领域，该方法包括将实际产品累积故障概率曲线按照设定时间段划分，得到多个时间段的实际产品累积故障概率曲线；针对任一时间段，将时间段的初始时刻作为时间段的索引点；采用革命者算法得到预期产品累积故障概率曲线在时间段内索引点处的最优坐标；最优坐标包括最优的形状参数和最优的尺度参数；将最优坐标按照索引点的顺序进行排列，并计算相邻时间段最优坐标连线后的斜率，得到双参数斜率‑索引数组；对双参数斜率‑索引数组进行聚类分析，得到环境异常点。本申请通过分析产品累积故障概率曲线中参数随时间变化，快速准确的检测出环境异常点。

本发明授权一种产品储存环境异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种产品储存环境异常检测方法，其特征在于，所述产品储存环境异常检测方法包括： 确定产品储存时间内的实际产品累积故障概率曲线，并将所述实际产品累积故障概率曲线按照设定时间段划分，得到多个时间段的实际产品累积故障概率曲线； 针对任一时间段，将所述时间段的初始时刻作为所述时间段的索引点；采用革命者算法得到预期产品累积故障概率曲线在所述时间段内索引点处的最优坐标；所述最优坐标包括最优的形状参数和最优的尺度参数；所述革命者算法对搜索者进行统治者阶层与劳动者阶层的划分迭代，对统治者的位置与劳动者的位置进行迭代；将迭代后搜索者的适应度最优值对应的全局最优位置作为预期产品累积故障概率曲线在所述时间段内索引点处的最优坐标；搜索者的适应度值由实际产品累积故障概率曲线与预期产品累积故障概率曲线在所述索引点处的差确定； 所述采用革命者算法得到预期产品累积故障概率曲线在所述时间段内索引点处的最优坐标，具体包括： 基于预期产品累积故障概率曲线中的形状参数以及尺度参数的范围确定搜索空间，设定搜索空间内搜索者的数量、最大迭代次数以及阶层比例，并初始化搜索空间内搜索者的位置；所述搜索者的位置为预期产品累积故障概率曲线在所述时间段内索引点处的坐标； 针对第t次阶层划分迭代，基于搜索者的第r-1次位置以及阶层比例将搜索者划分为第t次统治者阶层与第t次劳动者阶层，并确定劳动者步长以及统治者步长；t≥1；r≥1；搜索者的第0次位置为搜索者的初始位置； 针对第r次位置迭代，基于第t次劳动者阶层中每个劳动者的第r-1次位置和劳动者步长，确定第t次劳动者阶层中每个劳动者的第r次位置，并计算每个劳动者的第r次适应度值；劳动者的第0次位置为劳动者的初始位置； 基于第t次统治者阶层中每个统治者的第r-1次位置和统治者步长，确定第t次统治者阶层中每个统治者的第r次位置，并计算每个统治者的第r次适应度值；统治者的第0次位置为统治者的初始位置； 基于第t次劳动者阶层中每个劳动者的第r次适应度值和第t次统治者阶层中每个统治者的第r次适应度值，确定第t次阶层划分迭代中搜索者的第r次适应度最优值和第r次适应度最优值对应的第r次全局最优位置； 基于第t次劳动者阶层中每个劳动者的第r次位置和第t次统治者阶层中每个统治者的第r次位置，判断是否有劳动者闯入统治者阶层，若是，则进行第t+1次阶层划分迭代；若否，则判断t是否大于最大迭代次数，若是，则将所述第r次全局最优位置作为预期产品累积故障概率曲线在所述时间段内索引点处的最优坐标；若否，则进行第r+1次位置迭代； 将所述最优坐标按照索引点的顺序进行排列，并计算相邻时间段最优坐标连线后的斜率，得到双参数斜率-索引数组； 对所述双参数斜率-索引数组进行聚类分析，得到环境异常点。

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