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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于大数据的水泥-水玻璃凝胶强度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：CN121435781B 。

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：202512039145.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于大数据的水泥-水玻璃凝胶强度评估方法及系统是由胡焕校;陈源;邓超;严文钦;刘浩;谢晨曦;李晓楠设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的水泥-水玻璃凝胶强度评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据的水泥‑水玻璃凝胶强度评估方法及系统，内容包括数据采集、特征映射、隐变量估计、混合模型训练、可解释性输出和强度评估。本发明涉及材料智能评估技术领域，具体是指基于大数据的水泥‑水玻璃凝胶强度评估方法及系统，本方案将持久同调信息转化为带物理权重的连续持久图像并离散化为向量，结合谱峰特征、孔隙率与粒径构建可微分的微观特征；以广义阿夫拉米动力学为骨架，将微观特征映射为动力学参数并引入温湿耦合，结合扩展卡尔曼滤波实现凝胶反应度的在线估计与不确定性量化；构建物理先验与神经网络校正的混合模型，联合物理约束与数据驱动训练，提高了评估的准确性、物理一致性与泛化能力。

本发明授权基于大数据的水泥-水玻璃凝胶强度评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的水泥-水玻璃凝胶强度评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据采集，采集历史样本的实验配方记录、时序特征数据、微观表征数据及对应时刻的强度标签； 步骤S2：特征映射，从微观表征数据中提取可微分的拓扑与频域特征，获取带物理权重的连续持久图像并离散化，构建微观特征向量； 步骤S3：隐变量估计，建立以凝胶反应程度为隐变量的低维状态空间模型，用微观特征与时序特征数据映射动力学参数，并通过扩展卡尔曼滤波进行预测与更新，得到虚测量； 步骤S4：混合模型训练，构建由物理先验和数据驱动校正项组成的混合预测器，物理先验由微观特征向量和虚测量给出，联合训练时加入拟合误差、物理残差与单调性惩罚； 步骤S5：可解释性输出，对预测结果提供置信区间与局部特征贡献，采用深度集成和异质方差回归来同时建模均值与数据噪声，再用局部线性近似做显式特征贡献； 步骤S6：强度评估，对待评估样本执行特征映射与隐变量估计，将微观特征向量、时序特征数据与虚测量输入混合模型，实时输出强度预测值、置信区间与局部特征贡献。

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