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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利融合置信度策略的多元傳感器信息時序變化點檢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：CN115688050B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202211385994.4，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權融合置信度策略的多元傳感器信息時序變化點檢測方法是由王禹博;徐小龍設計研發完成，并于2022-11-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本融合置信度策略的多元傳感器信息時序變化點檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合置信度策略的多元傳感器信息時序變化點檢測方法，包括：獲取待檢測的多元傳感器時序信息；對多元傳感器時序信息進行格式預處理得到三組樣本向量：時序多元樣本向量、差分多元樣本向量和頻域多元樣本向量；將樣本向量輸入到預訓練好的神經網絡模型中，得到模型輸出的預測結果；神經網絡模型包括時序子神經網絡模型、差分子神經網絡模型、頻域子神經網絡模型和融合子神經網絡模型；根據檢測結果，確定多元傳感器時序信息對應時間的設備狀態是否發生變化。

本發明授權融合置信度策略的多元傳感器信息時序變化點檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種融合置信度策略的多元傳感器信息時序變化點檢測方法，其特征在于，包括： 獲取待檢測的多元傳感器時序信息； 對多元傳感器時序信息進行格式預處理得到三組樣本向量：時序多元樣本向量、差分多元樣本向量和頻域多元樣本向量； 將樣本向量輸入到預訓練好的神經網絡模型中，得到模型輸出的預測結果；其中所述神經網絡模型包括時序子神經網絡模型、差分子神經網絡模型、頻域子神經網絡模型和融合子神經網絡模型；將時序多元樣本向量輸入時序子神經網絡模型提取得到閾值特征，將差分多元樣本向量輸入差分子神經網絡模型提取得到變化特征，將頻域多元樣本向量輸入頻域子神經網絡模型提取得到頻域特征，將閾值特征、變化特征和頻域特征輸入融合子神經網絡模型進行融合，得到檢測結果； 根據所述檢測結果，確定多元傳感器時序信息對應時間的設備狀態是否發生變化； 其中所述神經網絡模型的訓練方法包括：獲取進行格式預處理的訓練數據集，其中所述訓練數據集包括有標簽的訓練數據和無標簽的訓練數據；利用有標簽的訓練數據輸入到神經網絡模型中進行有標簽訓練；利用無標簽的訓練數據輸入到神經網絡模型中進行自蒸餾訓練；有標簽訓練和自蒸餾訓練交互進行，循環迭代至達到預設條件，得到訓練好的神經網絡模型；所述有標簽訓練采用主觀邏輯損失LΘ： 其中，Θ是神經網絡的參數，N是當前批次樣本總數，k指從當前批次樣本選取了第k個樣本進行計算，λepoch是退火系數，表達式為 epoch是當前訓練輪數的索引，是早期衰減系數；LkΘ是貝葉斯風險，KL[Bep|αp,αn||Bep|1,1]是散度損失。

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南京郵電大學，其通訊地址為：210037 江蘇省南京市鼓樓區新模范馬路66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”。