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龙图腾网恭喜成都工业职业技术学院申请的专利铁路轨道磨损量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：CN119646631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510153768.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权铁路轨道磨损量评估方法及系统是由陈爽;陈露;卢萍;肖东;霍军帅设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本铁路轨道磨损量评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了铁路轨道磨损量评估方法及系统，涉及铁路轨道磨损量评估技术领域，包括获取列车运行数据与轨道历史磨损数据，并通过基于变分自编码器与高斯过程回归模型的预处理模型进行数据清洗与补全。然后，对预处理后的数据进行小波变换与局部加权回归处理，以提取局部特征及线性关系，构建特征数据集。进一步通过极限学习机结合主成分分析模型进行降维，并利用高斯混合模型分类，生成类别特征集合。将特征集合输入预测模型并结合卷积神经网络优化预测结果，随后进行可靠度分析，将可靠度高于阈值的结果作为最终的轨道磨损量评估结果。本发明提高了磨损预测的准确性与可靠性，适用于铁路轨道的智能维护与管理。

本发明授权铁路轨道磨损量评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种铁路轨道磨损量评估方法，其特征在于，包括：获取第一数据，所述第一数据包括列车运行数据和轨道历史磨损数据；将所述第一数据发送至预处理模型进行预处理，其中将所述第一数据依次发送至基于预设的变分自编码器与高斯过程回归模型进行清洗和补全，得到预处理后的第一数据；将所述预处理后的第一数据进行小波变换和局部加权回归处理，得到所有第一数据的局部特征和其局部线性关系，并将其作为特征数据集；将所述特征数据集发送至预设的降维模型进行处理，其中，将所述特征数据集依次进行极限学习机的特征关系处理与主成分分析进行降维，并通过预设的高斯混合模型进行处理，得到至少一个类别特征集合；将所有类别的特征集合发送至预设的预测模型进行处理，并将预测结果发送至卷积神经网络模型进行优化，得到优化后的预测结果；将所述优化后的预测结果进行可靠度分析，并将可靠度大于预设阈值的预测结果作为轨道磨损量的评估结果。

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