嘉兴大学李西斌获国家专利权
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龙图腾网获悉嘉兴大学申请的专利基于神经网络的海床液化预测系统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：CN120831250B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511348142.1，技术领域涉及：G01N1/12；该发明授权基于神经网络的海床液化预测系统是由李西斌;陈炜昀;石吉森;张智卿;王哲;黄伟;张林飞;沈杨海设计研发完成，并于2025-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于神经网络的海床液化预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及地质灾害预测技术领域，具体为基于神经网络的海床液化预测系统，系统包括：参数变化提取模块、响应模型训练模块、扰动特征划分模块、液化概率统计模块、风险预测输出模块。本发明中，通过对沉积物颗粒密度与有效应力在不同深度区间的变化率进行逐层提取并构建纵向响应关系，可捕捉沉积层随深度递增所表现出的连续性变化特征，借助残差神经网络对不同时序扰动条件下的响应差异进行深度对比分析，使扰动信息与沉积结构之间的耦合关系得以动态刻画，有效对应扰动行为的阶段性变化。将扰动特征与响应模型结合计算各深度区间的液化概率，在不同时段下形成区间风险组，进而通过比对扰动阶段间的风险幅度变化趋势与跃变边界。
本发明授权基于神经网络的海床液化预测系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的海床液化预测系统，其特征在于，所述系统包括： 参数变化提取模块，获取指定周期海床沉积层每个固定厚度区间内沉积物的颗粒密度与有效应力随时间的变化率，得到海床沉积物分层参数变化序列； 响应模型训练模块，将所述海床沉积物分层参数变化序列输入至残差神经网络，对比每组固定厚度区间沉积物的颗粒密度和有效应力的变化率，提取随深度递增的沉积物变化特征，构建海床厚度响应模型； 扰动特征划分模块，获取相同周期内海床沉积物剪切速率与海床沉积物孔压变化率，根据变化情况划分海床扰动阶段特征； 液化概率统计模块，将所述海床扰动阶段特征输入至所述海床厚度响应模型，根据每个固定厚度区间计算对应扰动阶段的海床液化概率，构建海床液化阶段性风险组； 风险预测输出模块，根据所述海床液化阶段性风险组对每种扰动阶段的液化风险变化进行对比分析，得到海床液化风险预测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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