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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于改进有向图卷积网络的古桥损伤识别方法、系统、介质、计算机程序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：CN119862494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411762304.1，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于改进有向图卷积网络的古桥损伤识别方法、系统、介质、计算机程序是由淳庆;张承文;林怡婕设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进有向图卷积网络的古桥损伤识别方法、系统、介质、计算机程序在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进有向图卷积网络的古桥损伤识别方法、系统、介质、计算机程序，其中损伤识别方法包括：依据古桥监测和检测信息构建训练数据集。结合古桥可能的损伤情况得出考虑损伤的动力学方程，积分求解目标解集。根据目标解集计算损伤灵敏度矩阵，反映损伤与测试响应的敏感程度关系。依照传感器类型修正灵敏度矩阵，以修正灵敏度矩阵作为有向图的权重因子。然后，对训练数据在时域上进行差分，以扩展数据时域维度上的特征。最后，建立图神经网络进行训练，并用于古桥损伤识别。与现有技术相比，本发明可以有效对古桥的损伤模式进行识别，具有较高的准确率、精确度、召回率和F1得分值，可以为桥梁文物的预防性保护提供科学支撑。

本发明授权一种基于改进有向图卷积网络的古桥损伤识别方法、系统、介质、计算机程序在权利要求书中公布了：1.一种基于改进有向图卷积网络的古桥损伤识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过对古桥持续的监测以及现场检测所获取到的信息，以此为基础构建训练数据集，在所述训练数据集中，输入的数据为来自不同类型检测传感器所收集的数据，输出的数据为二元数组标签； S2：以线弹性动力学方程作为依据，基于古桥结构中可能存在的损伤情况，得出相应的考虑损伤的动力学方程，再通过对所述动力学方程进行积分运算，进而解出目标解集； S3：在得到所述目标解集的基础上，进一步计算损伤灵敏度矩阵，所述损伤灵敏度矩阵用于反映损伤与监测响应之间的敏感程度关系； S4：依照不同类型传感器的实际测试内容，修正灵敏度矩阵，对更新后的灵敏度矩阵在时间维度上取最值，而后，对灵敏度矩阵在损伤维度上求Pearson矩阵系数矩阵，所求Pearson矩阵系数矩阵即为有向图的权重因子矩阵； S5：建立图神经网络，对图神经网络进行训练，利用图神经网络对古桥损伤进行识别。

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