买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于Mamba网络的主配协同故障检测方法、设备及介质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：CN119885083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510346687.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于Mamba网络的主配协同故障检测方法、设备及介质是由李奇越;李梦可;唐昊;张倩;孙伟;李帷韬;李立娟;曾彦设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Mamba网络的主配协同故障检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于Mamba网络的主配协同故障检测方法、设备及介质，包括：S1.测量主配网故障数据并构建训练集；S2.通过图的邻接矩阵表示主配网的拓扑结构，构建图的邻接矩阵和边特征矩阵，并定义边的权重，以获取边特征矩阵E和特征矩阵X作为先验知识；S3.基于先验知识和测量数据构建Mamba网络模型，所述Mamba网络模型包括时序特征提取网络LSTM、图卷积神经网络、先验知识和特征融合模块、Softmax层和Mamba网络；S4.使用训练集并采用联合损失函数对Mamba网络模型进行训练并测试。本发明能够优化信息传播，且计算复杂度低，有效提升主配协同电网中的不平衡数据处理能力，提高模型训练精度和效果。

本发明授权基于Mamba网络的主配协同故障检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于Mamba网络的主配协同故障检测方法，其特征在于，包括： S1.测量采集主配网故障数据并构建训练集； S2.通过图的邻接矩阵表示主配网的拓扑结构，构建图的邻接矩阵和边特征矩阵，并定义边的权重，以获取边特征矩阵E和特征矩阵X作为先验知识； S3.基于先验知识和测量数据构建用于主配协同故障检测的Mamba网络模型，所述Mamba网络模型包括时序特征提取网络LSTM、图卷积神经网络、先验知识和特征融合模块、Softmax层和Mamba网络； S4.使用训练集并采用联合损失函数对Mamba网络模型进行训练并测试，所述S4步骤中联合损失函数的具体表达公式为： 其中，为交叉熵损失函数，为Focal损失函数，定义为样本与类别的改进NENum函数； 所述改进NENum函数的计算获取流程包括： L1.计算获取类别的散布度，计算公式为： 其中，是类别的协方差矩阵，用于表示类别的样本数据的分布，是特征空间中的方向向量，用于指示分类边界方向，为的向量矩阵转置； L2.结合电网数据的时序性和区域性差异，改进获取样本的权重，存在定义： 其中，是样本在时间序列中的平稳性，是类别的区域性差异因子，用于反映电网不同区域的数据差异，、、为超参数，用于分别控制散布度、平稳性和区域性因子的影响，为样本与类别的加权函数，为类别的样本数量，用于调节平稳性超参数对最终权重的影响，以补偿因样本数量差异导致的潜在偏差； L3.根据预测概率调整获取加权函数，有： 其中，是调整加权灵敏度的超参数，是预设门槛值，用于确定是否将样本视为噪声，为预测概率，为样本的平均预测概率； L4.获取改进NENum函数，有： 其中，是平稳性损失的超参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230041 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。