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龙图腾网获悉广东省环境科学研究院申请的专利辐射水平监测方法、系统、电子设备及存储介质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：CN120217192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510193383.7，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权辐射水平监测方法、系统、电子设备及存储介质是由杨柳林;黎文辉;张佳琳;王刚;陈炽璋;赖张辉;何谐设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本辐射水平监测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开一种辐射水平监测方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：通过预设辐射监测传感器采集第一辐射数据；通过特征降维模型对第一辐射数据进行数据降维处理，得到第二辐射数据；特征降维模型包括基于边界平滑的自编码器；通过预设生成对抗网络模型对第二辐射数据进行数据扩增，得到第三辐射数据；预设生成对抗网络模型包括基于量子态的生成对抗网络模型；根据第三辐射数据通过联邦学习架构对预设监测模型进行模型训练，得到目标辐射监测模型；将待分析辐射数据输入目标辐射监测模型进行辐射水平分析，得到辐射水平监测结果。本申请实施例能够有效缓解数据隐私风险问题，提高辐射水平监测的准确性。本申请可以广泛应用于监测技术领域。

本发明授权辐射水平监测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种辐射水平监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 通过预设辐射监测传感器采集第一辐射数据； 通过特征降维模型对所述第一辐射数据进行数据降维处理，得到第二辐射数据；其中，所述特征降维模型包括基于边界平滑的自编码器； 通过预设生成对抗网络模型对所述第二辐射数据进行数据扩增，得到第三辐射数据；其中，所述预设生成对抗网络模型包括基于量子态的生成对抗网络模型； 根据所述第三辐射数据通过联邦学习架构对预设监测模型进行模型训练，得到目标辐射监测模型； 将待分析辐射数据输入所述目标辐射监测模型进行辐射水平分析，得到辐射水平监测结果； 其中，所述根据所述第三辐射数据通过联邦学习架构对预设监测模型进行模型训练，得到目标辐射监测模型，包括： 构建中心模型和本地模型；其中，所述本地模型包括若干个极限学习机模型，若干个所述极限学习机模型与所述第三辐射数据对应； 通过所述第三辐射数据分别对相应的所述极限学习机模型进行训练，得到本地更新参数； 将所述本地更新参数传输至所述中心模型，以对所述中心模型进行聚合更新，得到目标更新参数； 将所述目标更新参数分别传输至各个所述极限学习机模型，以对所述极限学习机模型进行参数更新，得到所述目标辐射监测模型； 其中，所述通过所述第三辐射数据分别对相应的所述极限学习机模型进行训练，得到本地更新参数，包括： 将所述第三辐射数据输入所述极限学习机模型进行非线性映射，得到中间输出数据； 根据所述中间输出数据和权重矩阵计算得到目标输出数据； 根据所述目标输出数据通过第二损失函数计算得到损失数据，以通过所述损失数据确定权重更新数据；其中，所述第二损失函数包括梯度惩罚系数； 根据所述权重更新数据通过反向传播算法对所述极限学习机模型进行参数更新，得到所述本地更新参数； 其中，极限学习机模型的隐含层输出表示包括局部敏感度映射因子，如下式所示： ； 其中，式中为隐含层的输出，为隐含层的输出上的局部响应函数，为调整局部敏感度的系数； 其中，所述梯度惩罚系数的计算公式如下式所示： ； 其中，式中为第一梯度惩罚系数；为第二梯度惩罚系数；为第三梯度惩罚系数；为隐含层的权重，为隐含层的偏置；为梯度惩罚项；为极限学习机隐含层输出相对于权重的梯度。

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