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龙图腾网恭喜厦门工学院;华侨大学申请的专利一种浮标可靠性分析方法、终端设备及存储介质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：CN119761215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510251448.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种浮标可靠性分析方法、终端设备及存储介质是由周美丽;刘洋;侯炜;张艺欣设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种浮标可靠性分析方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种浮标可靠性分析方法、终端设备及存储介质，该方法中生成大量波浪数据，并通过波浪图谱来表征波浪在时域和频域上的波高的分布；之后计算超越概率曲线，进而将浮标运动响应类型分为多类；随后使用FNO模型建立波浪图谱的子图谱与浮标运动响应类型之间的映射关系，并嵌入到变分自编码器中指导其学习这种映射规律。最后，通过深度学习模型模拟的少量样本来计算浮标运动响应的超越概率曲线。本发明通过深度学习得到的少量样本来绘制用于表征浮标可靠性的超越概率曲线，实现了对浮标可靠性的快速精确分析。

本发明授权一种浮标可靠性分析方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种浮标可靠性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：随机生成大量波浪数据，并通过能够表征波浪在时域和频域上的波高的分布的波浪图谱来表示各波浪数据；S2：建立多个对应不同横摇周期的浮标模型，并使用生成的波浪数据计算各浮标模型对应的浮标运动响应；S3：根据计算的所有浮标运动响应，绘制浮标运动响应的超越概率曲线；S4：将超越概率从0至100%切分为多个区间，并设定每个区间对应的浮标运动响应类别；S5：根据各浮标模型对应横摇周期，从波浪图谱中提取各浮标模型对应的子图谱；基于所有波浪图谱及其对应的子图谱构建训练集，并对各子图谱对应的横摇周期和浮标运动响应类别进行标注；S6：通过训练集对FNO模型进行训练，模型的输入为子图谱，输出为浮标运动响应类别；S7：将训练后的FNO模型嵌入变分自编码器；嵌入后的模型首先通过变分自编码器根据输入的波浪图谱重构新的波浪图谱，之后根据输入的横摇周期，从生成的波浪图谱中提取对应横摇周期的子图谱，最后通过训练后的FNO模型预测子图谱的浮标运动响应类别；S8：将训练集按照不同横摇周期和不同浮标运动响应类别进行切分，使得切分得到的每个子训练集仅对应一种横摇周期和一种浮标运动响应类别；通过各子训练集分别对嵌入后的模型进行训练，将训练后的模型中的变分自编码器作为训练使用的子训练集对应的横摇周期和浮标运动响应类别的波浪图谱生成模型；S9：根据待分析浮标所在区域的当前波浪数据对应的波浪图谱，和待分析浮标当前的横摇周期，通过具有相同横摇周期的对应不同浮标运动响应类别的波浪图谱生成模型生成待分析浮标对应不同浮标运动响应类别的波浪图谱；S10：将波浪图谱重构为波浪数据后，基于待分析浮标对应的所有浮标运动响应类别的波浪数据，计算其浮标运动响应的超越概率曲线，进而根据超越概率曲线进行待分析浮标的可靠性分析。

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