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龙图腾网获悉中用科技有限公司申请的专利一种基于自适应卡尔曼滤波的安全监测数据融合系统及方法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：CN121524970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610063790.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于自适应卡尔曼滤波的安全监测数据融合系统及方法是由胡增;江大白;汪刚;贾玮民设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应卡尔曼滤波的安全监测数据融合系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应卡尔曼滤波的安全监测数据融合系统及方法，涉及安全监测数据融合技术领域，该系统包括：数据预处理模块，用于对安全监测数据进行异常值处理，利用时空对齐算法对清洗后的安全监测数据实施对齐处理；数据融合模块，用于对对齐后的安全监测数据执行重构处理，并基于自适应卡尔曼滤波算法对重构后的安全监测数据进行自适应加权融合处理；融合优化模块，用于基于设备安全知识库构建安全监测知识图谱，并与初步融合数据结合实施质量评估，根据评估结果进行融合优化，得到安全监测融合数据。本发明确保输出高可信、低延迟、富含工艺语义的安全监测融合数据，显著降低误报与漏报率，增强对设备异常和工艺扰动的感知能力。

本发明授权一种基于自适应卡尔曼滤波的安全监测数据融合系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应卡尔曼滤波的安全监测数据融合系统，其特征在于，包括：数据预处理模块、数据融合模块及融合优化模块； 其中，所述数据预处理模块，用于获取安全监测数据，并对安全监测数据进行异常值处理，得到清洗后的安全监测数据，利用时空对齐算法对清洗后的安全监测数据实施对齐处理，得到对齐后的安全监测数据； 所述数据融合模块，用于对对齐后的安全监测数据执行重构处理，得到重构后的安全监测数据，并基于自适应卡尔曼滤波算法对重构后的安全监测数据进行自适应加权融合处理，得到初步融合数据； 所述融合优化模块，用于基于设备安全知识库构建安全监测知识图谱，并将安全监测知识图谱与初步融合数据结合实施质量评估，根据评估结果对初步融合数据进行融合优化，得到安全监测融合数据； 所述数据预处理模块包括：数据清洗模块、数据对齐模块及数据增强模块； 其中，所述数据清洗模块，用于获取安全监测数据，并将安全监测数据与预设的安全统计阈值进行异常值识别，根据异常值识别结果对安全监测数据实施数据修正与置信度计算，得到清洗后的安全监测数据； 所述数据对齐模块，用于基于动态时间规整算法对清洗后的安全监测数据执行时序对齐处理，得到时序同步监测数据，并对时序同步监测数据进行空间语义对齐处理，得到时空对齐监测数据； 所述数据增强模块，用于基于时空对齐监测数据构建黏菌激励场，并根据黏菌激励场对时空对齐监测数据实施数据增强处理，得到对齐后的安全监测数据； 所述数据对齐模块包括：时间扭曲路径获取模块、时序同步模块、感知网络构建模块及空间语义对齐模块； 其中，所述时间扭曲路径获取模块，用于将清洗后的安全监测数据输入动态时间规整算法，并计算得到非线性时间扭曲路径； 所述时序同步模块，用于基于时间扭曲路径，利用时间轴重采样法将清洗后的安全监测数据映射到统一参考时间轴上，得到时序同步监测数据； 所述感知网络构建模块，用于将时序同步监测数据作为数据节点属性，并结合预先获取的监测设备物理连接关系进行感知网络构建，得到感知拓扑图； 所述空间语义对齐模块，用于利用图注意力网络的多头注意力机制自适应学习感知拓扑图中节点间空间语义依赖关系，根据空间语义依赖关系动态聚合邻居节点上下文信息并优化节点的嵌入表示，得到时空对齐监测数据； 所述数据增强模块包括：激励场构建模块、增强候选轨迹生成模块及加权融合模块； 其中，所述激励场构建模块，用于获取时空对齐监测数据的节点置信度，将节点置信度作为营养源强度，并结合时空对齐监测数据的感知拓扑图构建黏菌激励场； 所述增强候选轨迹生成模块，用于基于黏菌激励场初始化随机黏菌分布，根据振荡传播机制在感知拓扑图的拓扑边上动态调整连接权重，并生成结构一致的增强候选轨迹； 所述加权融合模块，用于根据连接权重将时空对齐监测数据与增强候选轨迹进行加权融合并剔除违反物理连续性约束的节点，得到对齐后的安全监测数据。

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