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龙图腾网获悉天城智创(天津)科技有限公司;河北工业大学申请的专利桥梁影响线识别方法及电子设备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：CN120277793B 。

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：202510764535.4，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权桥梁影响线识别方法及电子设备是由毕玉快;黄海宾;梁栋;阎睿涛;吕玉君;杨怡航设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本桥梁影响线识别方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种桥梁影响线识别方法及电子设备，涉及桥梁电数字数据处理技术领域。该方法包括：获取目标桥梁由于车辆运动引起的桥梁响应数据，并基于桥梁响应数据，得到桥梁准静态响应；获取目标桥梁上行驶的车辆信息构建车辆信息矩阵，并构建基函数库；基于桥梁准静态响应、车辆信息矩阵和基函数库，建立桥梁影响线识别模型；基于贝叶斯算法对桥梁影响线识别模型的回归系数进行求解，得到回归系数的后验协方差矩阵和后验均值向量；基于后验协方差矩阵和后验均值向量，得到桥梁影响线识别结果。本发明能够精确的识别桥梁影响线。

本发明授权桥梁影响线识别方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种桥梁影响线识别方法，其特征在于，包括： 获取目标桥梁由于车辆运动引起的桥梁响应数据，并基于所述桥梁响应数据，得到桥梁准静态响应； 获取目标桥梁上行驶的车辆信息构建车辆信息矩阵，并构建基函数库； 基于所述桥梁准静态响应、所述车辆信息矩阵和所述基函数库，建立桥梁影响线识别模型； 基于贝叶斯算法对所述桥梁影响线识别模型的回归系数进行求解，得到所述回归系数的后验协方差矩阵和后验均值向量； 基于所述后验协方差矩阵、所述后验均值向量、所述车辆信息矩阵和所述基函数库，得到桥梁影响线识别结果； 所述基于贝叶斯算法对所述桥梁影响线识别模型的回归系数进行求解，得到所述回归系数的后验协方差矩阵和后验均值向量，包括： 对所述回归系数赋予先验概率分布； 基于所述桥梁准静态响应，计算得到所述回归系数的后验概率分布； 基于所述先验概率分布和所述后验概率分布，得到所述回归系数的后验协方差矩阵和后验均值向量； 所述对所述回归系数赋予先验概率分布，包括： 假设所述回归系数的似然函数为多元高斯分布； 在所述多元高斯分布中引入桥梁影响线识别模型的超参数向量，得到所述回归系数的先验概率分布； 所述基于所述桥梁准静态响应，计算得到所述回归系数的后验概率分布，包括： 基于所述桥梁准静态响应，对回归系数的后验概率分布进行分解，得到第一分解公式；其中，所述第一分解公式中包括关于所述超参数向量的最可能值和所述桥梁影响线识别模型中的误差向量的方差的最可能值的狄拉克函数； 利用最大化边缘似然函数得到所述超参数向量的最可能值的取值和所述方差的最可能值的取值，代入所述第一分解公式并积分，得到所述回归系数的后验概率分布； 所述基于所述先验概率分布和所述后验概率分布，得到所述回归系数的后验协方差矩阵和后验均值向量，包括： 将所述先验概率分布、所述后验概率分布代入贝叶斯原理的定义公式，计算得到所述回归系数的后验协方差矩阵和后验均值向量； 所述基于所述后验协方差矩阵、所述后验均值向量、所述车辆信息矩阵和所述基函数库，得到桥梁影响线识别结果，包括： 基于所述后验均值向量、所述车辆信息矩阵和所述基函数库，计算桥梁影响线向量； 基于所述后验协方差矩阵、所述车辆信息矩阵和所述基函数库，计算标准平方差向量； 将所述桥梁影响线向量和所述标准平方差向量，记作所述桥梁影响线识别结果； 所述桥梁影响线识别模型为： 其中，表示桥梁准静态响应，表示回归系数向量，表示误差向量，表示车辆信息矩阵。

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天城智创(天津)科技有限公司;河北工业大学，其通讯地址为：300192 天津市南开区科研西路天津科技广场2号楼2001、2002(天开园)；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”。