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龙图腾网获悉中检西南计量有限公司申请的专利基于人工智能的电离辐射场模拟校准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：CN121638086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610165982.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于人工智能的电离辐射场模拟校准系统是由肖俊杰;蔡黎虹;韩鹏;赵荣;严红波;张进辑;范孝聪;王鸿鹏;丁江芮;刘晓芳设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的电离辐射场模拟校准系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的电离辐射场模拟校准系统，具体涉及模拟校准领域，包括多源辐射数据采集模块、数据预处理模块、AI模拟计算模块、实时辐射场校准执行模块、多维度校准结果AI验证模块；本发明通过采集辐射场原始数据并进行异常值剔除、归一化及增强处理，生成标准化数据集；基于深度学习模型构建辐射场动态模拟模型，实时输出三维空间剂量分布模拟结果；基于强化学习构建校准参数优化模型，生成校准指令，驱动执行机构进行实时校准；构建多维度验证指标体系，采用基于注意力机制的深度学习分类模型，对校准结果智能验证，划分为合格、待优化、不合格三个等级，针对未通过验证的结果，启动误差溯源算法，并生成修正建议。

本发明授权基于人工智能的电离辐射场模拟校准系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的电离辐射场模拟校准系统，其特征在于，包括： 多源辐射数据采集模块：用于采集不同类型电离辐射源在不同环境参数下的辐射场原始数据，原始数据包括辐射剂量率、辐射粒子能量分布、辐射场空间分布信息； 数据预处理模块：用于对采集到的原始数据进行异常值剔除、数据归一化及数据增强处理，生成标准化辐射数据集； AI模拟计算模块：接收所述标准化辐射数据集，基于深度学习模型构建辐射场动态模拟模型，实时输出辐射场的三维空间剂量分布模拟结果； 所述AI模拟计算模块中，在接收标准化辐射数据集后，进行深度学习模型构建，采用物理约束—深度学习融合架构，将辐射场理论公式嵌入模型的损失函数与特征提取层；模型的基础架构为改进型3D-CNN和双向LSTM以及注意力机制，在计算相邻空间网格的剂量梯度时，引入梯度计算公式，计算方法具体为： 其中，D表示为理论剂量率，表示为向量微分算子，表示为偏导数，x、y、z分别表示三维空间中三个坐标轴方向； 同时，在3D-CNN的每一层输出中，引入物理约束项，即通过公式计算理论剂量率范围； 双向LSTM层则通过辐射场的时间动态模拟，对于辐射源活度随时间衰减、环境参数动态变化场景；模块基于放射性核素衰变规律，引入活度衰减公式，具体为： 其中，表示为t时刻的辐射源活度，表示为初始活度，表示为衰变常数； 将该公式嵌入双向LSTM的门控单元中，使模型在学习时间序列数据时，能基于半衰期自动调整活度变化趋势； 注意力机制层则通过权重分配进一步优化模拟精度，构建注意力权重计算函数，将物理区域与时刻赋予更高权重，对于空间注意力，权重通过探测点与辐射源的距离及剂量率大小进行计算；对于时间注意力，权重则基于参数变化率计算； 在模型训练完成后，模块进入实时模拟与结果输出阶段；对于任意输入的标准化辐射数据，模型首先通过梯度计算公式及活度衰减公式与深度学习层的协同计算，生成三维空间中每个网格节点的剂量率模拟值，同时输出剂量率的时间变化趋势预测，模块将模拟结果以结构化格式存储，包含每个网格的坐标、时刻t、模拟剂量率、理论剂量率及偏差值； 实时辐射场校准执行模块：用于接收辐射场三维空间剂量分布模拟结果，基于强化学习算法构建校准参数优化模型，并生成对应的辐射场校准指令，通过将优化后的校准参数组合，驱动辐射校准执行机构按照校准指令执行实时校准操作； 多维度校准结果AI验证模块：用于接收校准过程监测数据及校准后辐射探测器的测量数据，构建多维度验证指标体系，并采用基于注意力机制的深度学习分类模型，对校准结果进行智能验证。

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