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龙图腾网获悉福州大学;三明市消防救援支队申请的专利基于人工智能的气流调控式回燃智能预防系统及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：CN118998900B 。

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：202411256143.9，技术领域涉及：F24F11/33；该发明授权基于人工智能的气流调控式回燃智能预防系统及方法是由余龙星;洪智;刘翔;徐斌;王金国;刘春祥;黄萍;吕志龙设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的气流调控式回燃智能预防系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的气流调控式回燃智能预防系统及方法，涉及火灾预防技术领域。本发明与之前的火灾预防系统相比，解决了传统的回燃预防手段不能自适应地调整策略以应对不同的火灾发展阶段和复杂的环境变化，难以满足现代火灾安全防护的需求的问题；通过融合多传感器数据综合考虑区域内的环境因素，并结合知识图谱和优化极限学习机的回燃预测模型进行回燃分析和预测，并以此进行气流智能调控，能够根据回燃风险自动调整通风设备参数，降低回燃发生可能性。系统具自适应性和可靠性，能自学习适应不同场景。还提高能源利用效率。同时便于集成与管理，与其他系统集成，提供便捷交互界面，方便远程监控与管理，提升了整体安全性与效率。

本发明授权基于人工智能的气流调控式回燃智能预防系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的气流调控式回燃智能预防系统，其特征在于，包括： 传感器层1：用于通过若干传感器采集火灾区域的环境数据； 处理分析层2：用于接收传感器层1数据，并基于知识图谱和优化极限学习机进行回燃分析和预测；具体包括：收集传感器采集的各项环境数据，通过关联和整合构建回燃知识图谱，并基于知识图谱进行智能故障诊断和维护；所述知识图谱基于HMM模型进行搭建，将实体识别和关系抽取作为序列标注问题，HMM模型通过定义隐藏状态和可观测状态，利用概率模型预测隐藏状态序列，以此构建回燃知识图谱，并计算回燃预测指标，基于极限学习机进行特征提取和回燃预测，所述极限学习机具体如下： 当单隐藏层神经网络模型的训练集有个攻击样本时，ELM的输出函数如下： 其中，为输入向量；为输出向量；为ELM的隐藏层神经元总数；为连接个隐藏层节点和输出层节点的权重向量；为隐藏层的激活函数；为连接第个输入层节点和隐藏层节点的权重向量；为第个隐藏层神经元的阈值；为第个隐藏层神经元相对于输入样本的输出； 预设输出阈值，基于输出向量的值进行回燃风险划分； 还基于改进蝴蝶优化算法优化ELM隐藏层参数，所述改进蝴蝶优化算法具体如下： 蝴蝶香味计算如下： 其中，为感觉因子；为刺激强度；为第次迭代的平衡指数；、分别为的起始值和最终值；为最大迭代次数； 基于混沌映射的方式初始化种群，在迭代开始时，每只蝴蝶随机安排出现在搜索区域内，计算保留此时蝴蝶适应度函数；通过下式计算每只蝴蝶的产生香味大小和此时的位置；全局搜索如下： 其中，为间的随机数；、分别为第次迭代和第次迭代的第只蝴蝶的位置向量；为第只蝴蝶产生的香味；为当前蝴蝶最优位置向量； 局部搜索如下： 其中，为间的随机数；和分别为搜索区域内的第只和第只蝴蝶； 蝴蝶搜索食物中伴随全局搜索和局部搜索，通过转换概率分辨全局搜索和局部搜索，每次迭代使用间的随机数与转换概率比较以区分全局搜索和局部搜索； 决策控制层3：根据所述处理分析层2的分析和预测结果做出相应的决策，并向硬件执行层4发出相应的气流调控指令； 硬件执行层4：接收所述决策控制层3的控制指令，并控制相应的通风设备执行指令，还通过传感器层1实时反馈气流调控结果。

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福州大学;三明市消防救援支队，其通讯地址为：350108 福建省福州市福州大学城乌龙江北大道2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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