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龙图腾网获悉中国二十二冶集团有限公司;二十二冶集团雄安发展有限公司申请的专利一种基于深度神经网络模型的回填土压实度质量评估方法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：CN120450534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510954465.9，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于深度神经网络模型的回填土压实度质量评估方法是由夏晗铎;张祥;赵言;刘振兴;周峰;苏何;欧阳思南;苏术玉;潘志斌设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络模型的回填土压实度质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度神经网络模型的回填土压实度质量评估方法，包括：通过多源传感器实时采集压实过程中的土壤的各类物理特性，并进行数据标注及时空自适应归一化处理；基于多源传感器的位置信息及多源传感数据，采用改进的经验模态分解结合随机共振增强方法，融合多源传感器同阶模态分量，得到与压实度相关的内禀模态函数；结合图卷积运算、随机共振门控、多尺度时序注意力、混合损失函数、动态课程学习策略等，对深度神经网络模型进行训练；基于训练好的模型，进行待测区域的回填土压实度质量评估。本发明通过实时采集多源数据，结合时空自适应归一化、经验模态分解、动态自适应图卷积等先进技术，实现高效、稳定的回填土压实度评估。

本发明授权一种基于深度神经网络模型的回填土压实度质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络模型的回填土压实度质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，多源数据采集及预处理：通过多源传感器实时采集压实过程中不同时间段和多个压实阶段的土壤的各类物理特性，并进行数据预处理，得到预处理后的多源传感数据；其中，各类物理特性包括土壤的压力、湿度、温度以及振动信息，所述数据预处理包括数据标注及时空自适应归一化处理； S2，基于经验模态分解的动态特征重构：基于多源传感器的位置信息及预处理后的多源传感数据，采用改进的经验模态分解结合随机共振增强方法，融合多源传感器同阶模态分量，得到与压实度相关的内禀模态函数； S3，深度神经网络模型训练：基于内禀模态函数，构建传感器网络图结构的邻接矩阵，通过图卷积运算提取动态自适应图卷积特征，之后引入随机共振门控机制，通过可控噪声注入增强特征表达，并采用多尺度时序注意力，并行处理不同时间粒度的特征，得到最终融合输出；基于交叉熵损失、L2正则化损失和物理平滑损失构建混合损失函数，并结合动态课程学习策略，对深度神经网络模型进行训练； S4，回填土压实度质量评估：基于训练好的深度神经网络模型，以待测区域采集的多源传感数据为输入，进行待测区域的回填土压实度质量评估。

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中国二十二冶集团有限公司;二十二冶集团雄安发展有限公司，其通讯地址为：063000 河北省唐山市丰润区幸福道16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”。