甲骨文国际公司S·米玛洛格鲁获国家专利权
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龙图腾网获悉甲骨文国际公司申请的专利使用机器学习和被处理的训练数据的非侵入式负荷监测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：CN113557537B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202080020620.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权使用机器学习和被处理的训练数据的非侵入式负荷监测是由S·米玛洛格鲁;A·刚奈尔;O·本杰明;A·沈设计研发完成，并于2020-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本使用机器学习和被处理的训练数据的非侵入式负荷监测在说明书摘要公布了：实施例使用新颖的学习方案实现非侵入式负荷监测。可以存储被配置为从家庭能源使用情况中分解设备能源使用情况的经训练的机器学习模型，其中机器学习模型被训练为从家庭能源使用情况来预测目标设备的能源使用情况。可以接收一段时间内的家庭能源使用情况，其中家庭能源使用情况包括目标设备消耗的能源和多个其他设备消耗的能源。可以使用经训练的机器学习模型，基于接收到的家庭能源使用情况来预测一段时间内目标设备的能源使用情况。
本发明授权使用机器学习和被处理的训练数据的非侵入式负荷监测在权利要求书中公布了：1.一种用于分解与目标设备相关联的能源使用情况的方法，所述方法包括： 存储被配置为从家庭能源使用情况中分解设备能源使用情况的多个经训练的机器学习模型，其中所述机器学习模型中的每一个在相应的训练数据上被训练为从家庭能源使用情况中预测目标设备的能源使用情况； 接收一段时间内的家庭能源使用情况，其中所述家庭能源使用情况包括所述目标设备消耗的能源和多个其他设备消耗的能源； 基于接收到的家庭能源使用情况，使用所述多个经训练的机器学习模型生成所述目标设备在所述一段时间内的能源使用情况的预测，其中所述多个经训练的机器学习模型包括被配置为分解所述目标设备的能源使用量的第一机器学习模型以及被配置为检测所述目标设备的高于阈值的能源使用情况的第二机器学习模型；以及 组合来自所述多个经训练的机器学习模型的预测以生成所述目标设备在所述一段时间内的能源使用情况的组合分解预测。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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