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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利一种锚杆强度检测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：CN119513501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510031651.5，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种锚杆强度检测方法及系统是由林明安;何川;杨文波;吴枋胤;聂金诚设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锚杆强度检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种锚杆强度检测方法及系统，涉及锚杆强度检测技术领域，包括首先，对原始信号进行预处理和降噪，采用分数阶傅里叶变换和局部投影矩阵方法，得到去噪后的信号。然后，将去噪后的信号输入至特征提取模型，提取多维特征，包括时间复杂性特征、瞬时频率特征和递归特征。接着，通过特征拼接和降维处理，得到稀疏表示特征。稀疏表示特征被输入至预测模型，结合高斯过程回归模型进行强度预测，并计算不确定性信息。最后，通过异常检测模型筛选和删除异常预测值，得到准确的锚杆强度检测数值。本发明的检测方法能够提高锚杆强度预测的精度和可靠性，适用于复杂环境中的长期监测与安全评估。

本发明授权一种锚杆强度检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种锚杆强度检测方法，其特征在于，包括：获取传感器采集到的原始锚杆动态响应信号；将所述原始锚杆动态响应信号进行预处理和降噪，其中，通过分数阶傅里叶变换对原始锚杆动态响应信号进行预处理，并利用预设的局部投影矩阵对预处理得到的信号进行降噪，得到去噪后的锚杆动态响应信号；将去噪后的锚杆动态响应信号发送至预设的特征提取模型进行特征提取，得到多维特征，所述多维特征包括时间复杂性特征向量、瞬时频率特征向量和递归特征向量；将所述多维特征进行特征拼接，并将拼接得到的高维特征向量进行降维和稀疏表示分类，得到稀疏表示特征；将所述稀疏表示特征发送至预设的预测模型内进行训练和预测，并通过预设的高斯过程回归模型对预测得到的锚杆强度预测值及其不确定性信息进行处理，得到锚杆的预测强度值；将所述稀疏表示特征和所有的所述锚杆的预测强度值发送至异常检测模型内进行异常检测，并删除掉异常的预测强度值数据，得到锚杆的强度检测数值；其中，将所述稀疏表示特征发送至预设的预测模型内进行训练和预测，并通过预设的高斯过程回归模型对预测得到的锚杆强度预测值及其不确定性信息进行处理，得到锚杆的预测强度值，包括：基于预设的相关向量机学习方法和所述稀疏表示特征训练预设的预测模型，并通过训练后的预测模型预测得到锚杆强度值和不确定信息，所述不确定信息为锚杆强度值的方差值；基于稀疏表示特征和锚杆强度值构建高斯过程回归模型，并将所述不确定信息发送至高斯回归模型，通过高斯回归模型内的公式计算锚杆强度的预测均值和置信区间；将预设的置信区间权重的下限和预设的权重进行乘积计算，并通过所述预测均值减去加权后的置信区间数值，得到锚杆的预测强度值。

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