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龙图腾网获悉西安科技大学;陕西陕煤黄陵矿业有限公司;神木市能源局申请的专利一种基于优化多层感知器的瓦斯爆炸冲击波超压过程推演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：CN119358399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411447635.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于优化多层感知器的瓦斯爆炸冲击波超压过程推演方法是由黄玉鑫;罗振敏;闫振国;陈宁;刘东;王延平;张金龙;秦志鑫;贺雁鹏;张龙成;曹豫其设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于优化多层感知器的瓦斯爆炸冲击波超压过程推演方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于优化多层感知器的瓦斯爆炸冲击波超压过程推演方法，包括：获取初始参数，并将初始参数分为训练集和测试集；基于训练集和测试集构建多层感知器回归模型；通过改进后的粒子群算法对多层感知器回归模型初始参数的学习率和正则化因子进行优化，以获取全局最优解；采用自助算法进行多层感知器回归模型的结果输出，以获取推演超压值的置信区间；将全局最优解输入至多层感知器回归模型在获取的置信区间内进行超压推演分析。本申请根据数据特征对多层感知器回归模型关键超参数进行自适应优化，提升模型收敛效率和准确性，为发生瓦斯爆炸事故后能够在短时间内掌握爆炸辐射范围和强度提供技术支撑。

本发明授权一种基于优化多层感知器的瓦斯爆炸冲击波超压过程推演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于优化多层感知器的瓦斯爆炸冲击波超压过程推演方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取初始参数，并将初始参数分为训练集和测试集，所述初始参数包括：爆炸源位置坐标、巷道参数以及爆炸初始压力； 步骤2、基于训练集和测试集构建多层感知器回归模型； 步骤3、通过改进后的粒子群算法对输入至多层感知器回归模型的初始参数的学习率和正则化因子进行优化，以获取全局最优解； 步骤4、采用自助算法进行多层感知器回归模型的结果输出，以获取推演超压值的置信区间； 步骤5、将全局最优解输入至多层感知器回归模型在获取的置信区间内进行超压推演分析； 所述粒子群算法的改进过程为： 1对所要解决的问题进行分析，确定是否存在早熟收敛或陷入局部最优解的风险； 2根据问题分析的结果确定改进惯性权重模型的目标； 3采用自适应惯性权重模型对粒子群算法继续改进； 4根据所选的改进方法，修改粒子群算法； 5测试和验证：使用修改后的粒子群算法解决一系列测试问题，并与原始算法的测试结果进行比较，以实现对修改后的粒子群算法的测试和验证； 6根据测试结果，进一步调整和优化自适应惯性权重模型中改进方法的参数或策略以实现获取全局的最优解。

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西安科技大学;陕西陕煤黄陵矿业有限公司;神木市能源局，其通讯地址为：710000 陕西省西安市雁塔中路58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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