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龙图腾网获悉兰州交通大学申请的专利一种基于深度学习的综合防沙体系服役寿命评估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：CN120763553B 。

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：202511285981.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于深度学习的综合防沙体系服役寿命评估系统是由辛国伟;黄宁;张洁;祁延录;顿洪超;杨震;胡家鸣设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的综合防沙体系服役寿命评估系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习技术领域，提供了一种基于深度学习的综合防沙体系服役寿命评估系统，解决现有方法在复杂风沙环境下寿命预测精度不足、建模能力有限及结果不稳定的问题；系统包括数据采集、预处理融合、寿命评估和预警模块；该系统采用双分支HCT结构平衡局部与全局特征，结合前后端频域精炼模块强化退化特征，并引入基于KAN的通道空间联合‑对数线性Transformer与分层掩码机制实现高效长时序建模；通过差分泛化损失函数抑制误差波动，提升预测稳定性；该系统可在长期风沙侵蚀与气候波动条件下实现剩余寿命高精度预测与风险预警，为防沙工程维护与规划提供支撑。

本发明授权一种基于深度学习的综合防沙体系服役寿命评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的综合防沙体系服役寿命评估系统，其特征在于：该系统包括：数据采集模块、数据预处理与融合模块和服役寿命评估模块； 数据采集模块，获取综合防沙体系的多源异构数据，多源异构数据包括遥感影像数据、近地传感器监测数据、气象环境数据及防沙体系结构属性数据； 数据预处理与融合模块，对多源异构数据进行处理，生成多维特征数据； 服役寿命评估模块，连接至数据预处理与融合模块，内置有服役寿命预测模型，通过服役寿命预测模型处理多维特征数据，输出服役寿命评估指标； 服役寿命预测模型包括前端频域精炼模块、通道空间联合-对数线性Transformer模型、后端频域精炼模块和全卷积网络； 构建得到通道空间联合-对数线性Transformer模型，获取语义差分图，具体包括： 步骤S31：提取多维特征数据的一阶精炼特征，构建CKSA单元，利用CKSA单元对一阶精炼特征进行加权压缩，生成紧凑语义token集合； 步骤S32：对紧凑语义token集合进行时序化建模，将紧凑语义token集合中的语义token按照时间维度上的顺序构成时间序列；针对该时间序列，在每一时刻引入时间序列前缀区间，并采用基于Fenwick树的分层划分机制，将时间序列前缀区间划分为多个尺度桶，并进行特征聚合，生成多尺度桶特征表示； 步骤S33：针对多尺度桶特征表示，引入自适应权重因子进行融合处理，得到融合后特征序列；融合后特征序列是由多组token组成的序列，同一分组的Token构成token组内依赖，跨分组的token构成token组间依赖；通过局部注意力层对token组内依赖和token组间依赖进行建模，聚焦于短时序和局部范围的依赖关系，捕捉细粒度、近端的退化动态特征，获取局部语义token； 步骤S34：在全局注意力层中，引入顺序半可分掩码矩阵和Fenwick树分层掩码矩阵进行组合，形成Log-Linear扩展机制，通过Log-Linear扩展机制处理融合后特征序列获取全局语义token； 步骤S35：定义像素空间，将局部语义token与全局语义token的双语义token映射回像素空间，生成双语义像素图，并通过差分计算得到语义差分图。

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