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龙图腾网获悉广州华糖食品有限公司申请的专利一种基于人工智能的PH电极使用寿命的预测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：CN121210914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511477196.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于人工智能的PH电极使用寿命的预测方法及系统是由黄铿澈;梁逸;张轶;张晟;钟韵瑶;李洪波设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的PH电极使用寿命的预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的PH电极使用寿命的预测方法及系统，方法包括：采集PH电极的历史运行参数、历史测量环境参数及历史维护记录，通过特征标准化处理生成带历史使用寿命标记的电极特征训练集；基于电极特征训练集，生成环境‑维护‑老化关联映射表；将电极特征训练集与环境‑维护‑老化关联映射表输入云计算平台的小样本学习模型，生成优化后的模型训练数据集；利用模型训练数据集训练人工智能模型，经多轮训练与验证生成PH电极使用寿命的预测模型；将预测模型部署至边缘设备，输出剩余使用寿命预测值及更换预警时间。利用本发明实施例，能够提升小样本条件下PH电极使用寿命预测的准确性。

本发明授权一种基于人工智能的PH电极使用寿命的预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的PH电极使用寿命的预测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集PH电极的历史运行参数、历史测量环境参数及历史维护记录，提取电极性能衰减的时序特征、环境因素关联特征及维护操作影响特征，通过特征标准化处理生成带历史使用寿命标记的电极特征训练集，其中，所述历史运行参数包括测量值波动、响应时间变化、累计使用时长，所述历史测量环境参数包括混合糖浆的温度、杂质浓度，所述历史维护记录包括校准次数、清洗频率、清洗方式； 基于所述电极特征训练集，分析不同环境参数区间和维护操作组合下电极寿命的衰减速率，提取环境因素与维护操作对老化的交互影响规律，生成环境-维护-老化关联映射表； 将所述电极特征训练集与所述环境-维护-老化关联映射表输入云计算平台的小样本学习模型，通过映射表的关联规则指导特征权重分配，采用生成式样本增强技术扩充数据量，生成优化后的模型训练数据集；其中，解析环境-维护-老化关联映射表，将每条规律转换为特征权重调整规则，规则优先级按交互影响等级排序，输出规则-权重映射规则集；将电极特征训练集输入小样本学习模型的特征加权模块，该模块依据规则-权重映射规则集动态调整特征权重，输出加权特征样本集；采用条件生成对抗网络，以加权特征样本集为训练数据，将环境-维护-老化关联映射表中的衰减规律作为条件约束，生成与原始样本分布相似的虚拟样本，输出生成样本集；融合加权特征样本集与生成样本集，通过局部离群因子算法检测并剔除生成样本中的异常值，采用分层抽样确保不同环境-维护组合的样本比例均衡，输出扩充样本集；对扩充样本集进行特征分布一致性检验，按7:3比例划分为训练子集与验证子集，添加样本质量标签，生成优化后的模型训练数据集； 利用所述模型训练数据集训练人工智能模型，该模型结合关联映射表的交互影响规律，捕捉电极性能的时序退化趋势，挖掘环境参数与维护操作对老化的耦合作用，经多轮训练与验证生成PH电极使用寿命的预测模型； 将所述PH电极使用寿命的预测模型部署至边缘设备，实时采集PH电极的当前运行参数、当前环境参数及最新维护记录，输入模型进行推理计算，输出剩余使用寿命预测值及更换预警时间，作为电极寿命预测结果。

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