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龙图腾网获悉深圳市达辰威科技集团有限公司申请的专利一种基于AI的智能记录仪管理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：CN119829256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510293751.5，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种基于AI的智能记录仪管理方法及系统是由刘少军;李德成;李彦武;伍伟康;郑智慧;徐明艳设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的智能记录仪管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI的智能记录仪管理方法及系统，涉及智能设备管理技术领域。该一种基于AI的智能记录仪管理方法及系统，通过传感器获取环境干扰数据和记录仪资源状态数据，结合卷积神经网络提取环境干扰特征，分析干扰类型并计算环境干扰因子。根据环境干扰因子，评估记录仪工作负载与环境的匹配度，得出环境匹配指数，用于衡量记录仪在当前环境下的工作效率。进一步通过环境匹配度指数判断任务执行可行性，并根据资源状况动态调整任务优先级。最后，通过模糊控制算法，动态调整记录仪的工作模式，优化任务调度与资源分配，实现智能化管理，提高记录仪的适应性与工作稳定性。

本发明授权一种基于AI的智能记录仪管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的智能记录仪管理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.通过传感器获取记录仪外部环境干扰数据和记录仪资源状态数据，通过卷积神经网络提取环境干扰特征，识别环境干扰类型，分析环境干扰对记录仪工作负载的影响，获取环境干扰因子； S2.根据环境干扰因子，分析记录仪的工作负载和外部环境的匹配度，获取环境匹配指数，用于衡量记录仪在当前环境下的工作效率； S3.根据环境匹配度指数，判断记录仪任务执行的可行性，并根据环境干扰和记录仪资源状况动态调整任务优先级； S4.根据环境匹配度指数和任务执行的优先级，通过模糊控制算法动态调整记录仪的工作模式； 通过卷积神经网络提取环境干扰特征，识别环境干扰类型的具体过程如下： 将温度梯度数据、电磁干扰数据、低频振动数据进行预处理，包括标准化和归一化处理，对于振动数据，通过快速傅里叶变换将时域信号转化为频域信号； 将预处理后的数据输入卷积神经网络的多个卷积层，通过多个滤波器对输入数据进行滑动窗口操作，提取环境干扰特征，包括温度变化特征、电磁干扰特征和低频振动特征； 卷积层提取到的环境干扰特征经过池化层处理，通过下采样减少数据维度，生成特征图，通过全连接层，将从卷积层和池化层获得的特征图展平成向量，送入分类器，对不同特征的加权组合，识别温度变化、电磁干扰、振动的环境干扰类型； 通过激活函数将输出转换为概率分布，最终输出环境干扰类型的标签，包括温度干扰、电磁干扰和振动干扰； 分析环境干扰对记录仪工作负载的影响，获取环境干扰因子的具体过程如下： 通过卷积神经网络提取的环境干扰特征，通过层次分析环境干扰特征的权重，计算出每种环境干扰对记录仪工作负载的影响因子，包括温度影响因子、电磁干扰影响因子和低频振动影响因子； 对温度影响因子、电磁干扰影响因子和低频振动影响因子进行综合运算处理，得到环境干扰因子； 环境干扰因子的计算公式为：；公式解释：:环境干扰因子，表示温度、电磁干扰和低频振动对记录仪工作负载的总影响，:温度影响的增益指数，用于调节温度对干扰因子的影响，记录仪工作环境温度，:参考温度，通常为记录仪的标准工作温度，:温度变化范围，用于标准化温度变化，:温度干扰的频率，:温度干扰频率的最大值，:温度干扰的权重系数，温度影响的增益指数，用于调节温度对干扰因子的影响，:电磁场强度，参考电磁场强度，:电磁场强度的变化范围，:电磁干扰信号的频率，:电磁干扰的最大频率，电磁干扰的权重系数，电磁干扰强度对干扰因子的影响指数，:振动幅度，:振动幅度的最大值，：低频振动的频率，振动频率，低频振动的权重系数，低频振动对干扰因子的增益指数，权重系数：、、:分别代表温度、电磁干扰和低频振动对环境干扰因子的加权系数； 通过模糊控制算法动态调整记录仪的工作模式的调整逻辑如下： 将环境匹配度指数和任务优先级作为输入变量； 将环境匹配度指数和任务优先级分别映射为模糊集，建立模糊规则库； 根据模糊规则库，结合当前的环境匹配度指数和任务优先级，执行模糊推理，生成适应性工作模式输出，动态调整记录仪的工作模式。

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