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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利沥青路面的密度检测方法及密度检测装置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：CN115659262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211235589.4，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权沥青路面的密度检测方法及密度检测装置是由李峰;陈乙方;周思齐;邓宇彤;李延杰;杨湛宁设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本沥青路面的密度检测方法及密度检测装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种沥青路面的密度检测方法及密度检测装置，所述方法包括：获取沥青路面的原材料参数；原材料参数包括沥青介电常数、集料介电常数、沥青密度、集料密度、沥青含量和沥青混合料最大理论密度；通过探地雷达确定所述沥青路面的路面介电常数；将所述原材料参数和所述路面介电常数输入密度预测模型，以输出所述沥青路面的路面密度；其中，所述密度预测模型基于XGBoost算法训练获得。本发明在实现无损检测的同时，提升了沥青路面检测的智能化水平和检测精度，有效推进沥青路面施工智能化，减少检测过程中的人工成本和试验消耗。

本发明授权沥青路面的密度检测方法及密度检测装置在权利要求书中公布了：1.一种沥青路面的密度检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取沥青路面的原材料参数；原材料参数包括沥青介电常数、集料介电常数、沥青密度、集料密度、沥青含量和沥青混合料最大理论密度； 通过探地雷达确定所述沥青路面的路面介电常数； 将所述原材料参数和所述路面介电常数输入密度预测模型，以输出所述沥青路面的路面密度；其中，所述密度预测模型基于XGBoost算法训练获得； 所述密度预测模型通过以下步骤训练得到： 获取历史沥青路面的训练数据集，所述训练数据集包括所述历史沥青路面的原材料训练参数和路面训练密度；其中，所述原材料训练参数用于表征与所述历史沥青路面的原材料相关联的多种已知参数组合；所述路面训练密度用于表征所述历史沥青路面的实际密度； 所述密度预测模型包括第一类超参数和第二类超参数； 根据第一类超参数生成决策树模型，所述第一类超参数用于确定所述决策树模型的结构；将所述原材料训练参数和所述路面训练介电常数作为输入数据，将所述路面训练密度作为所述密度预测模型输出目标迭代训练所述决策树模型中的节点分类规则； 根据第二类超参数对所述决策树模型进行基于XGBoost算法的迭代优化，以确定目标函数增益最大时对应的目标分类规则；所述目标函数包括误差函数项、叶子节点项、L1正则项和L2正则项，所述第二类超参数包括迭代次数、学习率、叶子节点系数、L1正则项系数和L2正则项系数； 所述第一类超参数和所述第二类超参数通过贝叶斯优化算法优化。

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