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龙图腾网恭喜南京东恒计量实业有限公司申请的专利一种基于物联网技术的台秤数据分析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：CN119670026B 。

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：202510195010.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于物联网技术的台秤数据分析方法是由陆永平设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网技术的台秤数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物联网技术的台秤数据分析方法，涉及物联网数据处理技术领域，包括，收集台秤数据并进行预处理，基于预处理后的台秤数据计算融合特征向量；预测未来融合特征向量，基于未来融合特征向量计算台秤健康指数；构建长短期记忆LSTM模型预测台秤剩余寿命；构建可视化界面展示台秤剩余寿命，存储收集和分析产生的台秤数据。小波系数和归一化互信息进行加权融合，生成融合特征向量，解决了现有技术中数据处理和预测精度不足的问题，提高对台秤数据中隐性模式的识别能力，结合最大Lyapunov指数法和Logistic映射的非线性调整因子预测未来融合特征向量，提升台秤数据分析的精度与预测能力。

本发明授权一种基于物联网技术的台秤数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网技术的台秤数据分析方法，其特征在于：包括，收集台秤数据并进行预处理，基于预处理后的台秤数据计算融合特征向量；预测未来融合特征向量，基于未来融合特征向量计算台秤健康指数；构建长短期记忆LSTM模型预测台秤剩余寿命；构建可视化界面展示台秤剩余寿命，存储收集和分析产生的台秤数据；所述基于预处理后的台秤数据计算融合特征向量指使用Daubechies小波的母小波作为小波函数，公式为： ，其中t为时间；基于预处理后台秤数据，定义为，，其中为负载数据，为温度数据，使用离散小波变换进行小波分解，得到小波系数，公式为： ，其中j为小波分解的尺度索引；使用等距分箱方法将预处理后负载和温度数据进行离散化处理，使用频率计数法计算联合概率分布，其中和分别为负载和温度数据的离散化值；基于联合概率分布，使用边际化方法分别计算负载的边际概率和温度数据的边际概率；使用互信息分析计算负载数据和温度数据之间的互信息，公式为： ，其中和分别为负载和温度数据的离散化区间数量，i和l分别为所有离散化值的索引；使用香农熵分别计算负载的熵和温度数据的熵；对互信息进行归一化处理，得到归一化互信息，公式为： ，据小波系数和归一化互信息，使用加权和融合方法计算融合特征向量，公式为： ，所述预测未来融合特征向量指使用动态时间规整算法，计算融合特征向量中每对特征分量之间的对齐距离，其中o和s为特征分量的索引；基于每对特征分量之间的对齐距离生成对齐距离矩阵，将特征分量进行时间对齐，得到对齐后的特征分量，按时间对齐后的顺序进行拼接，生成对齐后的特征矩阵，记作综合状态空间轨迹；从综合状态空间轨迹中随机选择行，记作复杂网络节点，使用欧几里得距离法计算节点之间的欧氏距离，使用k-NN算法将节点进行连接，记作复杂网络边，使用反比例加权法计算复杂网络边权重，将复杂网络边权重定义为邻接矩阵的元素，构建邻接矩阵P；基于邻接矩阵，使用加权度计算节点度，使用随机游走模型计算节点之间的转移概率，生成转移概率矩阵；使用最大Lyapunov指数法计算控制参数r，使用Logistic映射公式计算非线性调整因子，公式为： ，基于非线性调整因子，使用Markov链预测公式预测未来时间的融合特征向量，公式为： ，其中为转移概率矩阵P的u次幂，为时间步长；所述基于未来融合特征向量计算台秤健康指数指基于预测未来时间的融合特征向量，使用欧几里得距离法计算负载偏差，使用归一化负载偏差评分法将负载偏差转换为负载偏差得分；收集历史温度数据并进行预处理，使用统计分析法计算温度数据的均值设定为温度数据的指标；基于温度数据和指标，使用偏差百分比法计算环境影响指数；根据负载偏差得分和环境影响指数，使用几何平均法计算台秤健康指数，公式为： 。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京东恒计量实业有限公司，其通讯地址为：211100 江苏省南京市江宁区湖熟街道汤铜路77号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。