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龍圖騰網恭喜濟南福深興安科技有限公司申請的專利基于機器學習的礦用礦壓智能分析監測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119474758B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510045959.5，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權基于機器學習的礦用礦壓智能分析監測方法是由呂福祥;李政忠;王啟帥;李伯廣設計研發完成，并于2025-01-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習的礦用礦壓智能分析監測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種基于機器學習的礦用礦壓智能分析監測方法，該方法對任一液壓支架的壓力數據進行采集，得到壓力數據序列；根據壓力數據序列中的極大值數據和極小值數據，得到多個壓力子序列；篩選目標壓力子序列，獲取每個目標壓力子序列的壓力偏差程度，并組成壓力偏差程度序列；對壓力偏差程度序列進行STL分解，得到對應的趨勢項序列，根據趨勢項序列得到壓力異常指標；獲取所有液壓支架的壓力異常指標，根據所有液壓支架的壓力異常指標進行礦壓異常監測預警，以極大值數據和極小值數據的之間的壓力數據作為周期壓力數據，并根據多個周期壓力數據的壓力數據變化幅度差異進行礦壓異常監測，提高了異常監測的準確性。

本發明授權基于機器學習的礦用礦壓智能分析監測方法在權利要求書中公布了：1.基于機器學習的礦用礦壓智能分析監測方法，其特征在于，所述方法包括：在對煤礦開采的過程中，對任一液壓支架的壓力數據進行采集，得到當前采樣時刻以及之前每個歷史采樣時刻的壓力數據所組成的壓力數據序列；獲取所述壓力數據序列中的極大值數據和極小值數據，將相鄰的極大值數據和極小值數據之間的壓力數據組成一個壓力子序列，得到多個壓力子序列，獲取每個所述壓力子序列的數據變化特征值；根據每個所述壓力子序列的位置篩選目標壓力子序列，根據每個所述目標壓力子序列與其之前的所述壓力子序列的數據變化特征值差異以及序列時長差異，得到每個所述目標壓力子序列的壓力偏差程度，并組成壓力偏差程度序列；對所述壓力偏差程度序列進行STL分解，得到對應的趨勢項序列，獲取所述趨勢項序列的一階差分序列，利用預設的滑動窗口和滑動步長對所述一階差分序列進行滑動遍歷，得到多個目標滑動窗口，根據每個所述目標滑動窗口中的差分值均值，得到所述任一液壓支架在所述當前采樣時刻的壓力異常指標；獲取所有液壓支架在所述當前采樣時刻的壓力異常指標，根據所有液壓支架在所述當前采樣時刻的壓力異常指標進行礦壓異常監測預警。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人濟南福深興安科技有限公司，其通訊地址為：250118 山東省濟南市槐蔭區二環西路美里路555號海那城總部公園22號樓315號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。