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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利基于信息熵的工业构件缺陷自适应校准评估方法及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：CN121302219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511883051.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于信息熵的工业构件缺陷自适应校准评估方法及系统是由卢锋;曾涛;张聪炫;陈震;葛利跃;何超;刘松设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息熵的工业构件缺陷自适应校准评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于信息熵的工业构件缺陷自适应校准评估方法及系统，属于工业基础设施智能运维技术领域，该方法包括以下步骤：S1、数据采集与预处理；S2、异构基模型并行预测；S3、保序回归概率校准；S4、信息熵计算与权重分配；S5、概率加权融合；S6、风险等级输出。本发明采用上述的基于信息熵的工业构件缺陷自适应校准评估方法，通过全自动化流程减少人工干预，鲁棒标准化预处理应对数据异常；引入保序回归修正概率偏差并量化效果；依信息熵算模型不确定性；用反平方根公式实现自适应融合；借异构双分支模型与一体化设计，在工业缺陷数据场景下保证评估准确性与可靠性。

本发明授权基于信息熵的工业构件缺陷自适应校准评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于信息熵的工业构件缺陷自适应校准评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取工业构件表面多维度缺陷检测数据，采用基于中位数和四分位数范围的鲁棒标准化预处理，输出标准化特征数据； S2、将S1输出的标准化特征数据并行输入经贝叶斯优化超参数的随机森林模型和LightGBM模型的双分支异构模型，分别提取全局统计特征与局部梯度特征，输出第一风险概率分布、第二风险概率分布； 其中，第一风险概率分布由经贝叶斯优化超参数的随机森林模型输出；第二风险概率分布由经贝叶斯优化超参数的LightGBM模型输出； S3、采用保序回归算法，利用独立校准集为各风险等级独立训练校准映射函数，对S2输出的第一风险概率分布、第二风险概率分布进行单调性校准，输出两类校准后概率分布； 保序回归算法的目标函数定义为： ； 其中，是待求解的保序回归校准函数；是第个样本对应的真实二进制标签；是对第个样本输出的原始概率；为样本总数； 目标函数的约束条件为： ； 其中，为样本对应的原始预测概率；为样本对应的原始预测概率； S4、对S3输出的两类校准后概率分布，分别计算随机森林模型、LightGBM模型的预测不确定性熵值，具体为： 将S3输出的校准后概率分布输入熵值计算单元，基于香农熵理论量化各模型预测的不确定性程度，计算公式为： ； 其中，为类别数量；为风险类别索引；为第个模型的第个样本对应第个类别的校准后概率值；为模型索引； 将输入权重分配单元，采用反平方根策略实现自适应权重分配，权重计算公式表示为： ； 其中，为第个模型对第个样本的权重系数；为第个模型对第个样本预测结果的熵值；为常量； 对权重分配单元输出的原始权重进行归一化处理，得到归一化权重； S5、将S4输出的归一化权重，分别与S3输出的两类校准后概率分布进行匹配，通过加权平均融合后，得到最终风险概率分布； S6、对S5输出的最终风险概率分布进行分析，将概率值对应的风险类别确定为工业构件缺陷风险等级，同时输出基于信息熵的不确定性量化指标。

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