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龍圖騰網獲悉甲骨文國際公司申請的專利使用機器學習的負荷監測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：CN113614755B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202080020636.6，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權使用機器學習的負荷監測是由S·米瑪洛格魯;O·本杰明;A·剛奈爾;A·沈設計研發完成，并于2020-09-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本使用機器學習的負荷監測在說明書摘要公布了：實施例使用機器學習實現非侵入式負荷監測?？梢源鎯浻柧毜木矸e神經網絡CNN，其中CNN包括多個層，并且CNN被訓練為基于包括來自多個源位置的標記的能源使用數據的訓練數據從源位置能源使用數據內預測分解的目標設備能源使用數據?？梢越邮瞻ㄒ欢螘r間內源位置處的能源使用數據的輸入數據?？梢允褂媒浻柧毜腃NN，基于輸入數據來預測分解的目標設備能源使用情況。

本發明授權使用機器學習的負荷監測在權利要求書中公布了：1.一種用于使用卷積神經網絡分解與目標設備相關聯的能源使用情況的方法，所述方法包括： 存儲經訓練的卷積神經網絡CNN，其中所述CNN包括多個層，其中所述層中的一個或多個層包括具有一維內核的卷積層，并且所述CNN被訓練為基于包括來自多個源位置的標記的能源使用數據的訓練數據從源位置能源使用數據內預測分解的目標設備能源使用數據，其中所述訓練數據包括多個家庭的能源使用值，并且所述能源使用值包括由目標設備消耗的能源和由一組其他設備消耗的能源，并且其中所述訓練數據被處理以使得：對于其能源使用情況不包括來自所述一組其他設備的子集的標記的能源使用情況的給定家庭，將所述一組其他設備的所述子集的標記的能源使用情況設置為零； 接收包括一段時間內在源位置處的能源使用數據的輸入數據；以及 基于所述輸入數據，使用所述經訓練的CNN預測分解的目標設備能源使用情況，其中，預測分解的目標設備能源使用情況至少包括所述輸入數據通過所述經訓練的CNN的前饋進展，使得所述輸入數據的形狀在所述經訓練的CNN的第一層和所述經訓練的CNN的第二層之間改變，并且所述第一層和所述第二層中的至少一個層包括具有所述一維內核的所述卷積層。

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甲骨文國際公司，其通訊地址為：美國加利福尼亞；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”。