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龙图腾网获悉天津科技大学申请的专利一种基于序数复杂网络特征融合的油泡流含水率预测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：CN115907523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211393507.9，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于序数复杂网络特征融合的油泡流含水率预测方法是由杜萌;段金利设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于序数复杂网络特征融合的油泡流含水率预测方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于序数复杂网络特征融合的油泡流含水率预测方法，涉及通过采集到的动态图像作为样本数据；根据样本数据获取其的灰度均值，进而构建时间序列，得到最终数据集；然后通过序数复杂网络方法构建时间序列的网络拓扑图，并计算网络的特征指标，对其进行融合得到多元化网络指标；最终构建基于GRU网络的含水率预测模型；对构建的网络模型进行训练，得到最优模型并以此模型进行含水率预测。本发明采用的深度神经网络在预测含水率中具有客观性，排除了化验中存在的不确定性和人为操作的主观性，GRU网络和全连接网络经过大量数据与迭代次数的训练后，并且对该类数据有较强的预测性能与客观性。

本发明授权一种基于序数复杂网络特征融合的油泡流含水率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于序数复杂网络特征融合的油泡流含水率预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、采集两相流的动态图像作为样本数据； 步骤2、获取样本数据中图像的灰度均值，构建时间序列，得到最终数据集； 步骤3、根据时间序列序构建序数复杂网络，并对序数复杂网络的指标进行融合得到多元化网络指标； 步骤3.1、根据时间序列构建序数复杂网络； 步骤3.1的具体实现方法为：设定嵌入维数和延迟时间，对得到的长度为的时间序列进行相空间重构，得到相空间点矢量，然后对相空间点矢量中的元素按照其振幅大小进行排序，得到一个序数模式，对于，生成序数模式的合集，每个序数模式对应于网络的节点，同时而随着时间的推移，对应于序数模式向下一时刻序数模式的转移，建立一条到的有向连边，节点和有向连边构成序数复杂网络； 步骤3.2、计算序数复杂网络中包括平均度、平均最短路径长度、网络密度、聚类系数、节点熵、素数环、缺失序数模式概率和拉伸指数的指标，构建多元化网络指标； 步骤4、将多元化网络指标作为输入，构建基于GRU网络的含水率预测模型； 步骤4的具体实现方法为： 其中，为当前候选集，为上一时刻的输出，为当前时刻的输入，为将和通过重置门计算遗忘或保留的信息，为将和过更新门计算需要保存和更新的信息，为模型输出，为权重，为偏置量，将第一时刻的多元化网络指标首先输入到GRU网络，得到第一个时间点的输出，并作为输入参与第二个时间点的运算，重复运算，输出最后一个时间点的运算结果并输入到全连接网络中；全连接层的每一个节点都与前层的节点全部互连，整合前层网络提取的特征，并把这些特征映射到样本标记空间；全连接层对前层输出的特征进行加权求和，并把结果输入到激活函数，完成含水率的预测： 其中，为全连接层中的权重系数，为上一层第个神经元的值，为全连接层的偏置量； 步骤5、对构建的含水率预测模型进行训练，优化结构并且调整参数，得到最终模型并通过最终模型进行含水率预测。

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