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龍圖騰網獲悉廣東浩博特科技股份有限公司申請的專利智能開關負載識別方法及裝置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：CN120522557B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202511020668.7，技術領域涉及：G01R31/327；該發明授權智能開關負載識別方法及裝置是由李厥富;萬軍平;劉歡設計研發完成，并于2025-07-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本智能開關負載識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請提供了一種智能開關負載識別方法及裝置，該方法包括：對智能開關的負載數據進行多尺度時頻分解處理，得到多尺度特征矩陣；基于多尺度特征矩陣的維度，對多尺度特征矩陣進行自適應卷積處理，得到自適應卷積輸出矩陣；對自適應卷積輸出矩陣進行動態池化處理，得到固定維度特征矩陣；對固定維度特征矩陣進行多任務自適應元學習模型構建，得到負載類型識別結果；根據負載類型識別結果，進行加權Focal損失計算，得到優化后的損失函數值；根據優化后的損失函數值，對多任務自適應元學習模型進行更新，多任務自適應元學習模型用于預測智能開關的負載變化。

本發明授權智能開關負載識別方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種智能開關負載識別方法，其特征在于，所述方法包括： 對智能開關的負載數據進行多尺度時頻分解處理，得到多尺度特征矩陣； 基于所述多尺度特征矩陣的維度，對所述多尺度特征矩陣進行自適應卷積處理，得到自適應卷積輸出矩陣； 對所述自適應卷積輸出矩陣進行維度分析處理，得到第二輸入矩陣尺寸和第二目標輸出矩陣尺寸；根據所述第二輸入矩陣尺寸和所述第二目標輸出矩陣尺寸，對池化窗口大小和步長進行動態計算處理，得到自適應池化參數；對所述自適應卷積輸出矩陣進行分段處理，得到多個輸入子矩陣；根據所述自適應池化參數，對每個所述輸入子矩陣進行最大值提取處理，得到局部最大值特征；對所述局部最大值特征進行均值計算處理，得到全局平均池化特征；對所述局部最大值特征進行歸一化處理，得到歸一化局部最大值特征；對所述全局平均池化特征進行標準化處理，得到標準化全局平均池化特征；根據所述歸一化局部最大值特征和所述標準化全局平均池化特征，進行自適應權重計算處理，得到特征融合權重系數；根據所述特征融合權重系數，對所述歸一化局部最大值特征和標準化全局平均池化特征進行加權求和處理，得到初始融合特征；對所述初始融合特征進行非線性變換處理，得到非線性融合特征；對所述非線性融合特征進行殘差連接處理，得到混合池化特征；對所述混合池化特征進行維度調整處理，得到固定維度特征矩陣； 對固定維度特征矩陣進行多任務自適應元學習模型構建，得到負載類型識別結果； 根據所述負載類型識別結果，進行加權Focal損失計算，得到優化后的損失函數值； 根據所述優化后的損失函數值，對所述多任務自適應元學習模型進行更新，所述多任務自適應元學習模型用于預測智能開關的負載變化。

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